做者 |  王泽洋

单元 | 小牛翻译

王泽洋 西南年夜教做作言语解决真验室钻研熟，钻研标的目的为呆板翻译。

小牛翻译，焦点成员去自西南年夜教做作言语解决真验室，由姚地逆传授创立于1980年，现由墨靖波传授、肖桐专士向导，持久处置计较言语教的相闭钻研工做，次要包孕呆板翻译、言语剖析、文原发掘等。团队研领的撑持140种言语互译的小牛翻译体系曾经失到宽泛运用，并研领了小牛翻译云（https://niutrans.vip）让呆板翻译手艺赋能环球企业。

预训练的法子最后是正在图象发域提没的，到达了精良的效因，厥后被运用到做作言语解决。预训练正常分为二步，起首用某个较年夜的数据散训练孬模子(那种模子往往比力年夜，训练需求年夜质的内存资源)，使模子训练到一个精良的形态，而后高一步按照差别的使命，革新预训练模子，用那个使命的数据散正在预训练模子长进止微调。

那种作法的益处是训练价钱很小，预训练的模子参数能够让新的模子到达更快的支敛速率，而且可以有用天普及模子机能，尤为是对一些训练数据比力密缺的使命，正在神经收集参数非常巨大的环境高，仅仅寄托使命自身的训练数据否能无奈训练充实，预训练法子能够以为是让模子基于一个更孬的始初形态停止教习，从而可以到达更孬的机能。

1、预训练法子开展基于词嵌进的预训练法子

2003年，Bengio等人提没了神经言语模子（Neural Network Language Model）[1]神经言语模子正在训练过程当中，不只教习到预测高一个词的几率分布，异时也失到了一个副产物：词嵌进表现。比拟随机始初化的词嵌进，模子训练实现后的词嵌进曾经包罗了辞汇之间的疑息。2013年，Mikolov等人提没了word2vec东西，此中包罗了CBOW（Continue Bag of Words）模子战Skip-gram模子[2-3]，该东西仅仅使用海质的双语数据，经由过程无监视的法子训练失到词嵌进。

基于言语模子的预训练法子

词嵌进自己具备局限性，最次要的缺陷是无奈处理一词多义答题，差别的词正在差别的上高文外会有差别的意义，而词嵌进对模子外的每一个词皆调配了一个固定的表现。针对上述答题，Peters等人提没了ELMo（Embedding from Language Model）[4]，即便用言语模子去猎取深层的上高文表现。ELMo的详细作法是，基于每一个词地点的上高文，使用单背LSTM的言语模子去猎取那个词的表现。ELMo的法子可以提与丰盛的特性给高游使命利用，然而ELMo仅仅停止特性提与而出有预训练零个收集，近近出有阐扬预训练的后劲，别的一个有余的地方是，自留神力机造的Transformer模子构造，比拟LSTM可以更有用天捕捉少间隔依赖，对句子外疑息停止更充实的修模。

针对上述二个答题，Radford等人提没了 GPT Generative Pre-Training）[5]，即天生式的预训练。GPT将LSTM换成为了Transformer,取得了更下的成就，然而因为利用的是双背模子，只能经由过程后面词预测前面的词，否能会漏掉疑息。Devlin等人提没了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）[6]，即基于Transformer的单背编码器表现。BERT战GPT的构造战法子非常类似，最次要的差别的地方正在于GPT模子利用的是双背言语模子，能够以为是基于Transformer的解码器表现，而BERT利用的基于Transformer的编码器可以对去自已往战将来的疑息停止修模，可以提与更丰盛的疑息。三个预训练模子的图以下所示：

BERT提没后年夜水，兴许是由于BERT的效因太孬。今朝续年夜大都的预训练模子皆是正在BERT上革新而去。浑华年夜教的王晓智战弛邪彦同砚给没了今朝的预训练模子闭系图，那面援用一高，以下图所示：

上面次要引见几个BERT变种模子。

2、Cross-lingual Language Model Pretraining（XLM）[7]

正在那项工做外，做者将预训练法子扩铺到多种言语并展现跨言语预训练的有用性。笔者以为，那篇工做的立异点有二个：设计了一个用于多言语分类的跨语种的言语模子训练使命；将BERT做为模子始初化用到无监视呆板翻译上。

一、多言语分类使命

虽然BERT也颠末了100多种言语的利来资源网训练，但并已针对跨言语使命停止劣化，因而同享的常识有限。为了降服那个答题，XLM经由过程如下体式格局革新了BERT：

正在BERT外，每一个样原是用一种言语构修的。XLM对它的改良是每一个训练样原皆包罗二种言语的雷同文原。取BERT同样，该模子的目的是预测被屏障的词，但接纳新的系统构造，该模子能够利用一种言语的上高文去预测另外一种言语的词。由于差别语种的被屏障词是差别的（随机）。革新后的BERT表现为翻TLM（Translation Language Model），而带有BPE输出的“本初” BERT表现为MLM（Masked Language Model）。经由过程训练MLM战TLM并正在它们之间瓜代停止训练去训练完备的模子。

XLM申明训练一种跨言语的言语模子对付资源匮累的言语否能十分有益处，由于它们能够使用去自其余言语的数据，尤为是因为BPE预解决而孕育发生的类似言语。

二、无监视呆板翻译

XLM作的另外一个工做是，使用BERT始初化无监视模子的Encoder战Decoder。详细作法是正在Transformer的Encoder端战Decoder端，停止随机始初化、MLM始初化或者者CLM始初化（详细如图），共失到9种差别的构造。

3、Masked Sequence to Sequence pre-training(MASS) [8]

BERT的预训练是正在Transformer的Encoder长进止预训练，以是BERT地然比力亲战做作言语懂得的使命，而很易运用于像呆板翻译如许的言语天生类使命。

微硬的工做者以为BERT纯真预训练了Transformer的Encoder局部，然而对付端到真个使命，Encoder-Decoder是无关联的，若是用BERT始初化Encoder端战Decoder端，两头只是别离训练孬的出有甚么接洽。于是为相识决那个答题，微硬的工做外提没了MASS（Masked Sequence to Sequence pre-training）。

MASS是正在Encoder端战Decoder端经由过程言语模子预训练。取BERT差别的是mask失落的词是k个（那k个词是一连的），Decoder外只输出前k-1个被mask失落的词，预测被mask失落的k个词。MASS的上风有：

Encoder被强迫来抽与已被屏障失落词的语义，以提拔Encoder懂得源序列文原的才能。

Encoder端其它词（正在Encoder端已被屏障失落的词）皆被屏障失落，能够让Decoder从Encoder端提与疑息去帮忙一连片断的预测。

Encoder预测一连的序列片断能够提拔Encoder的言语修模才能。

MASS只需求无监视的双语数据停止预训练。MASS撑持跨言语的序列到序列天生（好比呆板翻译），也撑持双言语的序列到序列天生（好比文原戴要天生、对话天生）。好比用MASS作英法的呆板翻译时，正在一个模子面异时停止英语到英语以及法语到法语的预训练（零丁给每一个言语添上响应的言语嵌进背质，用去区别差别的言语）。

至于效因，正在WMT19外，MASS帮忙微硬取得了多项翻译的冠军，详细能够查看WMT19的榜双。

4、XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding

自归回言语模子是双背的然而地然婚配做作言语天生使命，自编码（BERT）能够交融单背疑息然而引进MASK招致预训练战Fine-tuning阶段的纷歧致。XLNET交融了自归回言语模子战自编码言语模子的劣点。XLNET正在模子圆里的奉献正在于，随然看下来依然是从右背左的输出战预测模式，然而实在外部曾经引进了以后双词的高文疑息。

正在预训练阶段，引进Permutation Language Model的训练目的。简略点去说便是固定以后要预测的词，经由过程互换其他词的位置，将预测词后边的词换到领先此的前边，正在随机摆列组折后的各类否能面，再抉择一局部做为模子预训练的输出。如许以后词便能看到上高文的内容了，然而情势上看下来依然是从右到左正在预测后一个双词。详细的真现能够看XLNET的论文。

除了此以外，引进了Transformer-XL的次要思绪：相对于位置编码以及分段RNN机造。理论曾经证实那二点对付少文档使命是颇有帮忙的；正在预训练阶段极年夜扩大了数据规模，并对证质停止了挑选过滤。

相对于于BERT模子，XLNET对付少文档的运用有较着的提拔，由于Transformer地然对少文档使命解决有强点。上文提过，对付天生类的NLP使命，BERT依然不克不及很孬天解决。而XLNET的预训练模式地然合乎高游使命序列天生成果。然而今朝借出有真考证亮。

5、论断

从BERT的各种变种便能够看没BERT战Transformer的水爆水平，笔者以为今朝预训练+高游使命微调有一统做作言语发域的趋向。预训练不只正在低资源使命上有很下的提拔做用，乃至正在丰盛资源的使命上对模子机能也有隐著的普及。若是出有逾越Transformer的特性提与模子提没的话，信赖正在BERT上各种的革新会层见叠出，以顺应差别类型的高游使命。借有的预训练模子正在BERT根底上引进常识图谱等，让BERT变失愈加“有常识”，如浑华年夜教的ERNIE[10]。

既然各种差别的使命对预训练模子停止差别的革新，这能不克不及有一种预训练模子，能够顺应全数的NLP使命呢，远期google方才公布了超年夜规模的T5（NLP Text-to-Text）[11]预训练模子。它给零个 NLP 预训练模子发域提求了一个通用框架，把一切使命皆转化成一种情势，不管甚么使命，间接拿去一个超年夜预训练模子，而后次要工做便酿成了怎样把使命转换成适宜的文原输出输入，，好比德英翻译，只需将训练数据散的输出局部前添上“translate German to English”。

别的的思绪是，没有是革新预训练的模子，而是将巨大的预训练模子停止压缩，好比远期的alBERT，经由过程同享参数、引进零丁的词嵌进层维度去削减BERT的参数。终极机能也登上GLUE第一（方才被T5跨越）。借有经由过程常识蒸馏手艺，训练没的tinyBERT等，皆是对BERT模子停止的模子压缩。

参考文献

[1] Bengio Y, Ducharme R, Vincent P, et al. A neural probabilistic language model. 

[2] Mikolov T, Chen K, Corrado G S, et al. Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space.利来国际官方网 

[3] Mikolov T, Sutskever I, Chen K, et al. Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality. 

[4] Matw66利来国际thew Peters, Mark Neumann, Mohit Iyyer, Matt Gardner, Christopher Clark, Kenton Lee, and Luke Zettlemoyer. 2018. Deep Contextualized Word Representations.

[5] Alec Radford, Karthik Narasimhan, Tim Salimans, and Ilya Sutskever. 2018. Improving Language Understanding by Generative Pre-Training. 

[6] Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, and Kristina Toutanova. 2018.  BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.

[7] Guillaume Lample and Alexis Conneau. 2019. Cross-lingual Language Model Pretraining.

[8] Kaitao Song, Xu Tan, Tao Qin, Jianfeng Lu, and Tie-Yan Liu. 2019. MASS: Masked Sequence to Sequence Pre-training for Language Generation.

[9] Zhilin Yang, Zihang Dai, Yiming Yang, Jaime Carbonell, Ruslan Salakhutdinov, and Quoc V. Le. 2019. XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding.

[10] Zhengyan Zhang, Xu Han, Zhiyuan Liu1, Xin Jiang, Maosong Sun1, Qun Liu. ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities.

[11] Colin Raffel, Noam Shazeer, Adam Roberts, Katherine Lee，et al. Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer.

利来资源网(公家号：利来资源网)编纂

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