限时领|《AI 百问百答》专栏课+实体书(包邮)! 了解详情
写点什么

XLnet:GPT 和 BERT 的合体,博采众长,所以更强

  • 2019-09-09
  • 本文字数:1662 字

    阅读完需:约 5 分钟

XLnet:GPT和BERT的合体,博采众长,所以更强


前面介绍过 BERT,作为一种非常成功的预训练模型,取得了非常不错的成绩,那么,他还有改进的空间吗?


本文介绍 BERT 的改进版,XLnet。看看它用了什么方法,改进了 BERT 的哪些弱点。

为什么要有 XLnet?

要理解 XLnet,我们先回顾一下先于 XLnet 的两种表现最好的预训练模型 BERT 和 GPT:


  1. Generative Pre-Training(GPT),采用 Transfomer 作为特征抽取器,预训练阶段采用单向语言模型的模式。

  2. Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding(BERT),同样采用 Transfomer 作为特征抽取器,与 GPT 的主要差异在于,在训练阶段,其采用基于 MLM 的双向语言模型。


XLnet 的提出者们,仔细研究了一下这两个模型,发现他们都有自己的缺点。


对 GPT,它主要的缺点在于,采用的是单向语言模型。模型在预测当前词的时候,只能看到该词前面词的信息。而对于很多语言理解任务而言,例如阅读理解等,常常需要参考该词前后的语境,因此,单向语言模型往往是不够的。XLnet 的研究者称 GPT 这一类结构为 AR(AutoRegressive)语言模型。


对 BERT,采用 MLM,即在训练时遮住训练语料中 15%的词(实际的 MASK 机制还有一些调整),用符号[MASK]代替,然后试图让网络重建该词。这个过程,在训练语料中引入了符号[MASK]。而在实际的 Finetune 及预测过程中,是没有这个符号的,这就在预训练和预测阶段之间产生了 GAP。BERT 在 MLM 中还隐含了一个独立性假设,即重建各个符号[MASK]的过程,是相互独立的。这个假设其实是未必成立的,会造成模型训练时部分信息的损失。XLnet 的研究者称 BERT 这一类结构为 AE(AutoEncoding)语言模型。


由此可见,BERT 和 GPT 都有待改进的地方,XLnet 的研究者们的想法是将两个模型结合起来,并改进一些点。下面我们来看看 XLnet 是如何基于 GPT 和 BERT 来做改进的。

XLnet 的改进

1) 预训练模式的优化:Permutation Language Modeling(PLM)

XLnet 想要实现 BERT 的双向语言模型,但是又不想引入 BERT MLM 中的独立性假设和符号[MASK],进而提出了 PLM。


XLnet 中,沿用 GPT 的语言模型的办法,即基于序列中前面部分的内容,预测该词。但是,为了在预测该词的时候,为了能够看到该词后面部分的内容,对序列进行排列组合。这样的话,该词的前面也包含该词后面词的信息,用另外一种方式,实现了双向语言模型。



如上图所示,假定输入序列的长度为 4,则除了原语序,这 4 个词总共有 24 种排列方式,上图中用各词在原序列中的位置来表示各词,列出了其中 4 种,[3,2,4,1],[2,4,3,1],[1,4,2,3],[4,3,1,2]。


有同学会疑问,对于 Transformer 这种特征抽取器来说,在不加掩码的情况下,不管输入序列按照哪种顺序输入,效果应该都是一样的才对。


没错,因此 XLnet 还引入了 Two-Stream Self-Attention,双流自注意力模型


所谓双流就是输入包括了两种,训练句子和相应的位置信息,下面看看具体是怎么组织起来的。



如上图所示,输入包括两种类型,query stream 和 content stream。



1.query stream 仅仅包含输入序列中预测位置前面的词 x_(z<t),以及该词在原序列(未重新组合前)中的位置 z_t 信息,但是不包括 x_(z_t)。


2.content stream 跟普通的 transformer 输入一致,包括 x_(z_t)及 x_(z<t)。


通过双流注意力机制,可以有效的学习到双向模型的表征。

2)特征抽取器的优化

在结构上,XLnet 采用改进后的 transofmerXL 作为特征抽取器。前面讲过 TransformerXL,他主要有两个优化,一个引入了序列循环机制;一个是引入了相对位置编码。


对于相对位置编码,在 XLnet 中的应用与之前在 transformer 的应用别无二致;对于序列循环机制,这里介绍一下在 XLnet 中是如何应用的。



如上面的公式所示,其实在 XLnet 中,attention 计算与 TransformerXL 中类似,也是将前一个序列中上一层的隐藏状态,与本序列中上一层隐藏层状态拼接起来。

总结

XLnet 是一个集合了目前两大预训练模型的优点,其效果自然不会差,目前其在各个任务中的表现都要优于 BERT。


XLnet 接过 BERT 的棒,把预训练模型再往前提升了一步。可以遇见,后续 NLP 预训练还会不断有新的模型出来。


2019-09-09 13:492956

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

实时营销引擎在vivo营销自动化中的实践 | 引擎篇04

vivo互联网技术

服务器 架构设计 引擎

使用 SAP BTP 创建一个 Spring Boot Java 应用

汪子熙

云原生 SAP Netweaver 10月月更 btp

安全专属的IM即时通讯平台,WorkPlus信创国产化解决方案

BeeWorks

Python进阶(九)Python陷阱:Nonetype

No Silver Bullet

Python 10月月更 Nonetype 实例定义方法

Java中的常量和变量

共饮一杯无

Java 10月月更 常量与变量

HTML标准第二章总结:HTML的基础设施

水鱼兄

手写一个Redux,深入理解其原理-面试进阶

beifeng1996

React

全球第一!新一代云原生实时数仓 SelectDB 登顶 ClickBench 榜单!

SelectDB

性能测试 Clickhouse 分析型数据库 数仓 SelectDB

Mybatis批量插入数据

源字节1号

软件开发 后端开发

面试官:说说React-SSR的原理

beifeng1996

React

结构化克隆:浏览器的序列化机制

水鱼兄

说说React-Router底层实现?-面试进阶

beifeng1996

React

聊聊面试中的过滤器与拦截器

TimeFriends

开发者 J 有意思|1024 开发者嘉年华活动正式启幕

Jina AI

人工智能 开源 开发者 工程师 1024

Qt | 深入了解Qt的视图类

YOLO.

qt 10月月更 C++

找到字符串中所有字母异位词

掘金安东尼

算法 10月月更

一文读懂web标准的基石:web IDL

水鱼兄

问:你是如何进行react状态管理方案选择的?

beifeng1996

React

搞AI开发,你不得不会的PyCharm技术

华为云开发者联盟

人工智能 代码 华为云 企业号十月 PK 榜

Qt | 实现自定义验证码输入框控件

YOLO.

qt 10月月更 C++

Java的八种基本数据类型

共饮一杯无

Java 基本数据类型 10月月更

一次磁盘占用率 100% 的排查记录

悟空聊架构

Docker 磁盘 悟空聊架构

详解数仓的锁相关参数及视图

华为云开发者联盟

数据库 后端 华为云 企业号十月 PK 榜

Linux策略路由详解

京东科技开发者

数据库 Linux 公有云 云主机 策略路由

现在啥软件都有开源,BI 呢?干货推荐

jiangxl

【LeetCode】滑动窗口的最大值Java题解

Albert

LeetCode 10月月更

一次性学懂Excel中的Power Query和Power Pivot使用

博文视点Broadview

2022云栖大会|EMAS专项嘉宾领票通道现已开启

移动研发平台EMAS

云计算 阿里云 低代码 云栖大会 行业峰会

智慧城市交通 Sovit3D打造智慧交通可视化决策系统

数据可视化平台

物联网 智慧交通 三维可视化 智慧城市交通 城市交通系统

以整数解析为例,如何读懂标准里的算法?

水鱼兄

crossorigin属性:为什么它是避免tainted canvases的关键?

水鱼兄

XLnet:GPT和BERT的合体,博采众长,所以更强_AI&大模型_小Dream哥,有三AI_InfoQ精选文章