清華唐杰團隊：一文看懂NLP預(yù)訓(xùn)練模型前世今生

博雯 2021-09-08 22:06:57 來源：量子位

博雯 發(fā)自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

搞出了全球最大預(yù)訓(xùn)練模型的悟道團隊，現(xiàn)在來手把手地教你怎么弄懂預(yù)訓(xùn)練這一概念了。

剛剛，清華唐杰教授聯(lián)合悟道團隊發(fā)布了一篇有關(guān)預(yù)訓(xùn)練模型的綜述：

整篇論文超過40頁，從發(fā)展歷史、最新突破和未來研究三個方向，完整地梳理了大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型（PTM）的前世今生。

現(xiàn)在就一起來看看這篇論文的主要內(nèi)容吧。

預(yù)訓(xùn)練的歷史

論文首先從預(yù)訓(xùn)練的發(fā)展過程開始講起。

早期預(yù)訓(xùn)練的工作主要集中在遷移學(xué)習(xí)上，其中特征遷移和參數(shù)遷移是兩種最為廣泛的預(yù)訓(xùn)練方法。

從早期的有監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練到當(dāng)前的自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練，將基于Transformer的PTM作用于NLP任務(wù)已經(jīng)成為了一種標(biāo)準(zhǔn)流程。

可以說，最近PTM在多種工作上的成功，就得益于自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練和Transformer的結(jié)合。

這也就是論文第3節(jié)的主要內(nèi)容：

神經(jīng)架構(gòu)Transformer，以及兩個基于Transformer的里程碑式的預(yù)訓(xùn)練模型：BERT和GPT。

兩個模型分別使用自回歸語言建模和自編碼語言建模作為預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)。

后續(xù)所有的預(yù)訓(xùn)練模型可以說都是這兩個模型的變種。

例如論文中展示的這張圖，就列出了近年修改了模型架構(gòu)，并探索了新的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)的諸多PTM：

大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的最新突破

論文的4-7節(jié)則全面地回顧了PTM的最新突破。

這些突破主要由激增的算力和越來越多的數(shù)據(jù)驅(qū)動，朝著以下四個方向發(fā)展：

設(shè)計有效架構(gòu)

在第4節(jié)中，論文深入地探究了BERT家族及其變體PTM，并提到，所有用于語言預(yù)訓(xùn)練的基于Transformer的BERT架構(gòu)都可被歸類為兩個動機：

• 統(tǒng)一序列建模
• 認知啟發(fā)架構(gòu)

除此以外，當(dāng)前大多數(shù)研究都專注于優(yōu)化BERT架構(gòu)，以提高語言模型在自然語言理解方面的性能。

利用多源數(shù)據(jù)

很多典型PTM都利用了數(shù)據(jù)持有方、類型、特征各不相同的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)。

比如多語言PTM、多模態(tài)PTM和知識（Knowledge）增強型PTM。

提高計算效率

第6節(jié)從三個方面介紹了如何提升計算效率。

第一種方法是系統(tǒng)級優(yōu)化，包括單設(shè)備優(yōu)化和多設(shè)備優(yōu)化。

比如說像是ZeRO-Offload，就設(shè)計了精細的策略來安排CPU內(nèi)存和GPU內(nèi)存之間的交換，以便內(nèi)存交換和設(shè)備計算能夠盡可能多地重疊。

第二種方法是探索更高效的預(yù)訓(xùn)練方法和模型架構(gòu)，以降低方案的成本。

第三種則是模型壓縮策略，包括參數(shù)共享、模型剪枝、知識蒸餾和模型量化。

解釋和理論分析

對于PTM的工作原理和特性，論文在第7節(jié)做了詳細的解讀。

首先是PTM所捕獲的兩類隱性知識：

一種是語言知識，一般通過表征探測、表示分析、注意力分析、生成分析四種方法進行研究。

另一種是包括常識和事實在內(nèi)的世界知識。

隨后論文也指出，在最近相關(guān)工作的對抗性示例中，PTM展現(xiàn)出了嚴重的魯棒性問題，即容易被同義詞所誤導(dǎo)，從而做出錯誤預(yù)測。

最后，論文總結(jié)了PTM的結(jié)構(gòu)稀疏性/模塊性，以及PTM理論分析方面的開創(chuàng)性工作。

未來的研究方向

到現(xiàn)在，論文已經(jīng)回顧了PTM的過去與現(xiàn)在，最后一節(jié)則基于上文提到的各種工作，指出了PTM未來可以進一步發(fā)展的7個方向：

• 架構(gòu)和預(yù)訓(xùn)練方法

包括新架構(gòu)、新的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)、Prompt Tuning、可靠性

• 多語言和多模態(tài)訓(xùn)練

包括更多的模態(tài)、解釋、下游任務(wù)，以及遷移學(xué)習(xí)

• 計算效率

包括數(shù)據(jù)遷移、并行策略、大規(guī)模訓(xùn)練、封裝和插件

• 理論基礎(chǔ)

包括不確定性、泛化和魯棒性

• 模識（Modeledge）學(xué)習(xí)

包括基于知識感知的任務(wù)、模識的儲存和管理

• 認知和知識學(xué)習(xí)

包括知識增強、知識支持、知識監(jiān)督、認知架構(gòu)、知識的互相作用

• 應(yīng)用

包括自然語言生成、對話系統(tǒng)、特定領(lǐng)域的PTM、領(lǐng)域自適應(yīng)和任務(wù)自適應(yīng)

論文最后也提到，和以自然語言形式，即離散符號表現(xiàn)的人類知識不同，儲存在PTM中的知識是一種對機器友好的，連續(xù)的實值向量。

團隊將這種知識命名為模識，希望未來能以一種更有效的方式捕捉模識，為特定任務(wù)尋找更好的解決方案。

更多細節(jié)可點擊直達原論文：

http://keg.cs.tsinghua.edu.cn/jietang/publications/AIOPEN21-Han-et-al-Pre-Trained%20Models-%20Past,%20Present%20and%20Future.pdf

參考鏈接：
https://m.weibo.cn/status/4678571136388064