系统学习NLP（三十二）--BERT、XLNet、RoBERTa、ALBERT及知识蒸馏

深碍√TFBOYSˉ_ 2023-02-21 14:18 10阅读 0赞

参考：[https://zhuanlan.zhihu.com/p/84559048][https_zhuanlan.zhihu.com_p_84559048]

**一.BERT**

BERT是一种基于Transformer Encoder来构建的一种模型，它整个的架构其实是基于DAE(Denoising Autoencoder)的，这部分在BERT文章里叫作Masked Lanauge Model（MLM)。MLM并不是严格意义上的语言模型，因为整个训练过程并不是利用语言模型方式来训练的。BERT随机把一些单词通过MASK标签来代替，并接着去预测被MASK的这个单词，**过程其实就是DAE的过程**。BERT有两种主要训练好的模型，分别是BERT-Small和BERT-Large， 其中BERT-Large使用了12层的Encoder结构。 整个的模型具有非常多的参数。

BERT在2018年提出，当时引起了爆炸式的反应，因为从效果上来讲刷新了非常多的记录，之后基本上开启了这个领域的飞速的发展。

**二.XLNet**

BERT之后的一个爆发节点发生在XLNet发布的时候，因为它刷新了BERT保留的很多记录。除了效果之外，那为什么要提出XLNet呢？这就需要从BERT的缺点说起。

虽然BERT有很好的表现，但本身也有一些问题。总结起来有以下几点：

1.**训练数据和测试数据之间的不一致性，这也叫作Discrephancy**。当我们训练BERT的时候，会随机的Mask掉一些单词的，但实际上在使用的过程当中，我们却没有MASK这类的标签，所以这个问题就导致训练的过程和使用（测试）的过程其实不太一样，这是一个主要的问题。

2. **并不能用来生成数据**。由于BERT本身是依赖于DAE的结构来训练的，所以不像那些基于语言模型训练出来的模型具备很好地生成能力。之前的方法比如NNLM\[12\]，ELMo是基于语言模型生成的，所以用训练好的模型可以生成出一些句子、文本等。但基于这类生成模型的方法论本身也存在一些问题，因为理解一个单词在上下文里的意思的时候，**语言模型只考虑了它的上文，而没有考虑下文！**

基于这些BERT的缺点，学者们提出了XLNet, 而且也借鉴了语言模型，还有BERT的优缺点。最后设计出来的模型既可以很好地用来执行生成工作，也可以学习出上下文的向量表示。那如何做的呢？

首先，**生成模型是单向的，即便我们使用Bidirectional LSTM类模型，其实本质是使用了两套单向的模型**。那又如何去解决呢？答案是他们使用了permutation language model, 也就是把所有可能的permutation全部考虑进来。**这个想法源自于hugo之前的工作叫作NADE**，感兴趣的读者可以去看一下。

另外，为了迎合这种改变，他们在原来的Transformer Encoder架构上做了改进，这部分叫作Two-stream attention, 而且为了更好地处理较长的文本，进而使用的是Transformer-XL。 这就是XLNet的几大核心！关于Transformer-XL 看这里 [https://zhuanlan.zhihu.com/p/70745925][https_zhuanlan.zhihu.com_p_70745925]

核心：

Transformer编码固定长度的上下文，即将一个长的文本序列截断为几百个字符的固定长度片段(segment)，然后分别编码每个片段\[1\]，片段之间没有任何的信息交互。比如BERT，序列长度的极限一般在512。动机总结如下：

*  Transformer无法建模超过固定长度的依赖关系，对长文本编码效果差。
 *  Transformer把要处理的文本分割成等长的片段，通常不考虑句子（语义）边界，导致**上下文碎片化(context fragmentation)**。通俗来讲，一个完整的句子在分割后，一半在前面的片段，一半在后面的片段。

**文章围绕如何建模长距离依赖，提出Transformer-XL【XL是extra long的意思】：**

*  提出**片段级递归机制(segment-level recurrence mechanism)**，引入一个**记忆(memory)**模块（类似于cache或cell），循环用来建模片段之间的联系。
    
     *  使得长距离依赖的建模成为可能；
     *  使得片段之间产生交互，解决上下文碎片化问题。
 *  提出**相对位置编码机制(relative position embedding scheme)**，代替绝对位置编码。
    
     *  在memory的循环计算过程中，避免时序混淆【见model部分】，位置编码可重用。

小结一下，片段级递归机制为了解决编码长距离依赖和上下文碎片化，相对位置编码机制为了实现片段级递归机制而提出，解决可能出现的时序混淆问题。

**三.RoBERTa**

RoBERTa 模型更多的是基于 BERT 的一种改进版本。是 BERT 在多个层面上的重大改进。

RoBERTa 在模型规模、算力和数据上，主要比 BERT 提升了以下几点：

*  更大的模型参数量（从 RoBERTa 论文提供的训练时间来看，模型使用 1024 块 V 100 GPU 训练了 1 天的时间）
 *  更多的训练数据（包括：CC-NEWS 等在内的 160GB 纯文本）

此外如下所示，RoBERTa 还有很多训练方法上的改进。

1. 动态掩码

BERT 依赖随机掩码和预测 token。原版的 BERT 实现在数据预处理期间执行一次掩码，得到一个静态掩码。而 RoBERTa 使用了动态掩码：每次向模型输入一个序列时都会生成新的掩码模式。这样，在大量数据不断输入的过程中，模型会逐渐适应不同的掩码策略，学习不同的语言表征。

2. 更大批次

RoBERTa 在训练过程中使用了更大的批数量。研究人员尝试过从 256 到 8000 不等的批数量。

3. 文本编码

Byte-Pair Encoding（BPE）是字符级和词级别表征的混合，支持处理自然语言语料库中的众多常见词汇。

原版的 BERT 实现使用字符级别的 BPE 词汇，大小为 30K，是在利用启发式分词规则对输入进行预处理之后学得的。Facebook 研究者没有采用这种方式，而是考虑用更大的 byte 级别 BPE 词汇表来训练 BERT，这一词汇表包含 50K 的 subword 单元，且没有对输入作任何额外的预处理或分词。

**四.ALBERT**

ALBERT试图解决上述的问题： **1. 让模型的参数更少 2. 使用更少的内存 3. 提升模型的效果。注意：**在速度上似乎没有那么明显。最大的问题就是这种方式其实并没有减少计算量，也就是受推理时间并没有减少，训练时间的减少也有待商榷

文章里提出一个有趣的现象：**当我们让一个模型的参数变多的时候，一开始模型效果是提高的趋势，但一旦复杂到了一定的程度，接着再去增加参数反而会让效果降低，这个现象叫作“model degratation"。**

基于上面所讲到的目的，ALBERT提出了三种优化策略，做到了比BERT模型小很多的模型，但效果反而超越了BERT， XLNet。

\- **Factorized Embedding Parameterization**. 他们做的第一个改进是针对于Vocabulary Embedding。在BERT、XLNet中，词表的embedding size(E)和transformer层的hidden size(H)是等同的，所以E=H。但实际上词库的大小一般都很大，这就导致模型参数个数就会变得很大。为了解决这些问题他们提出了一个基于factorization的方法。

他们没有直接把one-hot映射到hidden layer, 而是先把one-hot映射到低维空间之后，再映射到hidden layer。这其实类似于做了矩阵的分解。

\- **Cross-layer parameter sharing**. Zhenzhong博士提出每一层的layer可以共享参数，这样一来参数的个数不会以层数的增加而增加。所以最后得出来的模型相比BERT-large小18倍以上。

\- **Inter-sentence coherence loss**. 在BERT的训练中提出了next sentence prediction loss, 也就是给定两个sentence segments, 然后让BERT去预测它俩之间的先后顺序，但在ALBERT文章里提出这种是有问题的，其实也说明这种训练方式用处不是很大。 所以他们做出了改进，他们使用的是setence-order prediction loss (SOP)，其实是基于主题的关联去预测是否两个句子调换了顺序。

**五、Distilling the Knowledge in a Neural Network**  
Hinton的文章"Distilling the Knowledge in a Neural Network"首次提出了知识蒸馏（暗知识提取）的概念，通过引入与教师网络（teacher network：复杂、但推理性能优越）相关的软目标（soft-target）作为total loss的一部分，以诱导学生网络（student network：精简、低复杂度）的训练，实现知识迁移（knowledge transfer）。

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如上图所示，教师网络（左侧）的预测输出除以温度参数（Temperature）之后、再做softmax变换，可以获得软化的概率分布（软目标），数值介于0~1之间，取值分布较为缓和。Temperature数值越大，分布越缓和；而Temperature数值减小，容易放大错误分类的概率，引入不必要的噪声。针对较困难的分类或检测任务，Temperature通常取1，确保教师网络中正确预测的贡献。硬目标则是样本的真实标注，可以用one-hot矢量表示。total loss设计为软目标与硬目标所对应的交叉熵的加权平均（表示为KD loss与CE loss），其中软目标交叉熵的加权系数越大，表明迁移诱导越依赖教师网络的贡献，这对训练初期阶段是很有必要的，有助于让学生网络更轻松的鉴别简单样本，但训练后期需要适当减小软目标的比重，让真实标注帮助鉴别困难样本。另外，教师网络的推理性能通常要优于学生网络，而模型容量则无具体限制，且教师网络推理精度越高，越有利于学生网络的学习。

教师网络与学生网络也可以联合训练，此时教师网络的暗知识及学习方式都会影响学生网络的学习，具体如下（式中三项分别为教师网络softmax输出的交叉熵loss、学生网络softmax输出的交叉熵loss、以及教师网络数值输出与学生网络softmax输出的交叉熵loss）：

联合训练的Paper地址：https://arxiv.org/abs/1711.05852

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为了能够诱导训练更深、更纤细的学生网络（deeper and thinner FitNet），需要考虑教师网络中间层的Feature Maps（作为Hint），用来指导学生网络中相应的Guided layer。此时需要引入L2 loss指导训练过程，该loss计算为教师网络Hint layer与学生网络Guided layer输出Feature Maps之间的差别，若二者输出的Feature Maps形状不一致，Guided layer需要通过一个额外的回归层，具体如下：  
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具体训练过程分两个阶段完成：第一个阶段利用Hint-based loss诱导学生网络达到一个合适的初始化状态（只更新W\_Guided与W\_r）；第二个阶段利用教师网络的soft label指导整个学生网络的训练（即知识蒸馏），且total loss中soft target相关部分所占比重逐渐降低，从而让学生网络能够全面辨别简单样本与困难样本（教师网络能够有效辨别简单样本，而困难样本则需要借助真实标注，即hard target）

### 比 Bert 体积更小速度更快的 TinyBERT ###

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