BERT预训练模型系列总结(上)

七月在线实验室

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2022-08-01 00:12

导读:本文主要针对大规模预训练模型BERT及基于BERT的优化模型进行总结,让大家快速学习了解Bert模型的核心,及优化模型的核心改进点。


优化模型主要为RoBERTa、ALBERT、MacBERT。当然,基于预训练模型还有很多,复旦大学邱锡鹏教授发表过一篇NLP预训练模型综述,从多个角度对当前的预训练模型进行了分析,这里附上综述的论文链接:https://arxiv.org/pdf/2003.08271.pdf。




BERT模型


首先我们先来总结下BERT模型,BERT的全名是Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是由Devlin等人在2018年提出的,其主要结构是Transformer的encoder层,其包括两个训练阶段,预训练与fine-tuning。


BERT论文链接:https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf。下面我们从模型的输入输出、预训练任务及下游任务来进行介绍。


01

BERT模型的输入输出


BERT模型的输入主要包含三分,分别是

token embedding词向量

② segment embedding段落向量

③ position embedding位置向量。


这里简单说下BERT输入与Transformer的区别:


Transformer的输入只包含两部分,token embedding词向量和position encoding位置向量,且position encoding用的是函数式(正余弦函数),BERT的position embedding位置向量是参数式(可学习的),且segment embedding段落向量用于区分两个句子(第一个句子为0,第二个句子为1)。


需要注意的就是,【CLS】和【SEP】,【CLS】为句首向量,【SEP】为句中和句尾向量。


 

BERT模型的输出为每个token对应的向量,在代码中通常包含last_hidden_state和pooler_output。


last_hidden_state:shape是(batch_size, sequence_length, hidden_size),hidden_size=768,它是模型最后一层输出的隐藏状态。


pooler_output:shape是(batch_size, hidden_size),这是序列的第一个token(classification token)的最后一层的隐藏状态,它是由线性层和Tanh激活函数进一步处理的,这个输出不是对输入的语义内容的一个很好的总结,对于整个输入序列的隐藏状态序列的平均化或池化通常更好。(【CLS】—> Linear —>tanh函数 )


通常用output[0]表示上面的last_hidden_state,output[1]表示的是pooler_output。

如果 return_dict = False,就会返回一个元组(tuple);

如果 return_dict = True,就会返回一个字典,包含下面几部分。




02

BERT模型的预训练任务


BERT模型的预训练任务主要包含两个, 一个是MLM(Masked Language Model),一个是NSP(Next Sentence Prediction),BERT 预训练阶段实际上是将上述两个任务结合起来,同时进行,然后将所有的 Loss 相加。


Masked Language Model 可以理解为完形填空,随机mask每一个句子中15%的词,用其上下文来做预测。


而这样会导致预训练阶段与下游任务阶段之间的不一致性(下游任务中没有【MASK】),为了缓解这个问题,会按概率选择以下三种操作:


例如:my dog is hairy → my dog is [MASK]

80%的是采用[mask],my dog is hairy → my dog is [MASK]

10%的是随机取一个词来代替mask的词,my dog is hairy -> my dog is apple

10%的保持不变,my dog is hairy -> my dog is hairy


Next Sentence Prediction可以理解为预测两段文本的蕴含关系(分类任务),选择一些句子对A与B,其中50%的数据B是A的下一条句子(正样本),剩余50%的数据B是语料库中随机选择的(负样本),学习其中的相关性。


前面提到序列的头部会填充一个[CLS]标识符,该符号对应的bert输出值通常用来直接表示句向量。


03

BERT模型的下游任务


BERT模型在经过大规模数据的预训练后,可以将预训练模型应用在各种各样的下游任务中。使用方式主要有两种:一种是特征提取,一种是模型精调。


特征提取:仅使用BERT提取输入文本特征,生成对应上下文的语义表示,来进行下游任务的训练(BERT本身不参与训练);


模型精调:利用BERT作为下游任务模型基底,生成文本对应的上下文语义表示,并参与到下游任务的训练。


常见的下游任务有四种:单句文本分类、句子对文本分类、阅读理解和序列标注等。





ROBERTa模型


RoBERTa的全名是Robustly OptimizedBERT Pre-training Approach,对BERT模型进行了优化,在BERT的基础上引入了动态掩码技术,同时舍弃了 NSP任务,同时采用了更大规模预训练数据,并以更大的批次和BPE词表训练了更多的步数。ROBERTa模型论文链接:https://arxiv.org/pdf/1907.11692.pdf。


01

BERT模型

原始静态mask:


BERT中是准备训练数据时,每个样本只会进行一次随机mask(因此每个epoch都是重复),后续的每个训练步都采用相同的mask,这是原始静态mask,即单个静态mask,这是原始 BERT 的做法。


02

RoBERTa 模型


修改版静态mask:


在预处理的时候将数据集拷贝 10 次,每次拷贝采用不同的 mask(总共40 epochs,所以每一个mask对应的数据被训练4个epoch)。这等价于原始的数据集采用10种静态 mask 来训练 40个 epoch。


动态mask:


并没有在预处理的时候执行 mask,而是在每次向模型提供输入时动态生成 mask,所以是时刻变化的。


RoBERTa 模型在 Bert 模型基础上的调整:


  • 训练时间更长,Batch_size 更大,(Bert 256,RoBERTa 8K)

  • 训练数据更多(Bert 16G,RoBERTa 160G)

  • 移除了 NPL(next predict loss)

  • 动态调整 Masking 机制

  • Token Encoding:使用基于 bytes-level 的 BPE


简单总结如下:



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