大模型的基础——Bert和ALBERT是什么？

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1.前言

最近重新阅读了BERT和ALBERT文章，所以写下自己的一些感悟。这两篇文章都是Google发出来的。其中BERT是2018年，在Transformer的基础上进行扩展；而ALBERT发表在2020年ICLR上，它是基础BERT来进行改进。

• BERT论文
• ALBERT论文

2. BERT

BERT全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，它通过连接从左到右和从右到左的文本，设计了一个预处理的深度双向表达模型。在fine-tuned阶段，只需要增加简单的输出层，就可以在BERT模型基础上达到SOTA的效果。

BERT在GLUE数据集上能够达到80.4%，在MultiNLI上则有86.7%，在SQuAD v1.1则有93.2%。

2.1 引入

在NLP场景中，预处理的模型往往能够提升下游任务的效果。在natural language inference（语言推断）、relation classification、NER和QA任务中，预处理的语言模型都是有效果的。

预处理的语言模型到下游任务中，主要有两种策略方法：

• feature-based方法：类似于ELMO那样，设计了一个比较精细的结构，作为额外的特征进行输入。
• fine-tuning 方法：类似于Transformer和GPT那样的模型，它们可以在下游任务中进行简单的调节参数，使得模型适应于下游任务。

这些方法都是单方向（unidirectional）的语言模型。

BERT引入了两个预处理时的学习目标，包括：Masked language model（MLM）、next sentence predicton（NSP）。

• MLM：随机掩盖一部分的tokens，然后对这些词语进行预测。这可以使得模型因为不知道是要预测哪些词语，所以必须要学习“从左到右”和“从右到左”的文本信息。
• NSP：输入两个句子，判断这两个句子是否是连贯性的句子。

2.2 以前的工作

2.2.1 feature-based 方法

预处理得到的词向量能够作为模型的输入，这会带来大量的特征信息，提升之后的任务效果。

在ELMO中，生成了比较传统的词向量。它们提出上下文敏感的特征，能够表征复杂语境下的词语语义。

2.2.2 fine-tuning 方法

在有监督的下游任务微调模型之前，预先训练一些关于LM目标的模型架构。这种方法就是提前训练好了一个模型（提前训练的模型通常是用无监督的方法训练的），在下游任务中几乎不需要从头开始学习模型参数。GPT模型就是这种做法。

2.2.3 迁移学习方法

在有监督的数据集中训练一个模型，然后把训练好的模型迁移到另一个数据集中进行训练学习。这种方法也不需要模型从新训练，但是需要大量的有监督数据集。

2.3 BERT架构

论文中训练了两个基础的BERT：

|名称| Transformer的层数$L$ | 隐藏层大小$H$ | self-attention head的数量$A$ | 总参数数量

|--|--|--|--|--|--|

| BERT_base | 12 | 768 | 12 | 110M |

| BERT_large | 24 | 1024 | 16 | 340M |

可以看到BERT模型的参数量是很大的。它在输入表达中构建了三层的词语嵌入，同时设计了两个预训练时的任务（MLM，NSP）

• BERT的输入：

（1）Token embedding：句子中每个词语的词向量输入，使用了wordpiece方法。CLS和SEP代表的是输入句子的开头和结尾；SEP则分割了两个输入句子

（2）Segment embedding：句子向量，在代码实现中，把第一个句子设计成0，第二个句子设计成1，然后随机初始化

（3）Position embedding：词语的位置向量。

接下来介绍两个预训练的任务：MLM，SNP

2.3.1 MLM

为了实现真正的深度双向模型，所以使用了随机掩码。使用mask的原因是为了防止模型在双向循环训练的过程中“预见自身”。于是，文章中选取的策略是对输入序列中15%的词使用MASK标记掩盖掉，然后通过上下文去预测这些被mask的词语。但是为了防止模型过拟合地学习到【MASK】这个标记，对15%mask掉的词进一步优化：

• 以80%的概率用MASK替换：my dog is hairy ----> my dog is MASK
• 以10%的概率随机替换：my dog is hairy ----> my dog is apple
• 以10%的概率不进行替换：my dog is hairy ----> my dog is hairy

2.3.2 NSP

为了让模型能够学习到句子之间关系，则预训练任务中加入了“预测下一句”的任务，这是一个二值分类任务。也即是说输入句子中包括了两个句子A和B。

• 50%的B句子是A句子的下一个句子
• 另外50%的句子则是从数据集中随机抽取出来的。

例如例子：

Input = [CLS] the man went to [MASK] store [SEP] he bought a gallon [MASK] milk [SEP]
Label = IsNext

Input = [CLS] the man [MASK] to the store [SEP] penguin [MASK] are flight ##less birds [SEP]
Label = NotNext

2.4 实验

接下来看一下实验部分。首先需要说明BERT在不同数据集中输出的部分都不一致。

• （a）图主要用来适应两个句子的输入。获取CLS位置的输出，把它作为句子向量，然后预测类别。（适合句子推断等任务）
• （b）图主要用来适应单个句子的输入。获取CLS位置的输出，把它作为句子向量，然后预测类别。（适合句子分类等任务）
• （c）图主要用来适应QA任务，输入的是question和paragraph，输出找到的answer。
• （d）图主要用来做序列标注。

2.4.1 BERT模型的效果

上面可以看出，对比几个模型，BERT的效果都大于现有的模型

在CoNLL-2003的NER任务中，也比传统的LSTM+CRF要高。

2.4.2 验证性实验

（1）主要验证MLM的效果。

• no NSP：没有使用NSP任务训练，仅仅使用MLM任务
• LTR & NO NSP：把MLM任务换成left to right（LTR）任务，也就是放弃了随机mask，改成按照顺序预测每一个词语
• +BiLSTM：在LTR & NO NSP任务上，输出层加了BiLSTM。

从图上的实验效果可以看出，使用MLM的模型会比LTR模型的效果要好很多。这侧面证实了MLM可以让模型保持双向的上下文内容的学习。

（2）参数实验

BERT的层数L越多，隐藏层大小H越多，效果越好

（3）MNLI数据集上的收敛速度

MLM的收敛速度确实比LTR模式稍慢。然而，就绝对准确度而言，MLM几乎立刻就开始超越LTR模式

（4）BERT当feature-based来用（在Conll-2003数据集上）

实验中在BERT输出之后加一层BLSTM进行分类。如果把所有层的输出加起来，得到的效果最好。

3.ALBERT

ALBERT模型是在BERT模型的基础上进行改进的。它设计了参数减少的方法，用来降低内存消耗，同时加快BERT的训练速度。同时使用了self-supervised loss（自监督损失函数）关注构建句子中的内在连贯性（coherence ）。实验在GLUE、RACE、SQuAD数据集上取得了最好的效果。

3.1 引入

在NLP任务中，一个好的预训练模型能够提升模型的效果。当前一个SOTA的模型，它有几百万或者十亿以上的参数，如果要扩大模型规模，就会遇到这些计算机内存上的限制，同时训练速度会受到限制。目前存在的解决方法有两种：模型并行化、好的内存管理机制。但这两种方法都会存在通信开销。因此本论文设计了一个A lite BERT（ALBERT），它比BERT使用更少的参数。

ALBERT使用了两种参数减少的方法：

• factorized embedding parameterization（词嵌入的因式分解）：把词嵌入矩阵进行分解，分解成更少的两个矩阵。
• cross-layer parameter sharing（交叉层的参数共享）：这种技术在深层的网络中更能减少参数。

总的来说，参数减少技术像是一种正则化方法。ALBERT会比BERT-large的参数量少18倍，同时训练速度快1.7倍。

ALBERT还提出了另一种方法，用来代替NSP技术，这种新技术叫sentence-order prediction (SOP)。SOP是一种self-supervised loss。

因此ALBERT利用了三种技术：

• factorized embedding parameterization（词嵌入的因式分解）
• cross-layer parameter sharing（交叉层的参数共享）
• sentence-order prediction (SOP，句子顺序预测)

3.2 相关工作

3.2.1 cross-layer parameter sharing（交叉层的参数共享）

参数共享的思想来自于Transformer模型中。在多个研究工作中，发现交叉层的参数共享确实能够提升模型的效果，且模型层与层之间通常是震荡的，而这种做法也能够使得层与层之间收敛。

3.2.2 sentence-order prediction (SOP，句子顺序预测)

ALBERT设计两个一个新的loss，来预测两个连续的文本段的顺序。语篇中的连贯性（coherence）和衔接性（cohesion）已得到广泛研究，并且已发现许多现象将相邻的文本片段连接在一起。比如：Skip-thought和FastSent利用句子向量预测相邻句子的词语。

3.3 ALBERT的模型

ALBERT的骨干结构是BERT模型，同时使用了GELU激活函数。定义词典的大小为$E$，encoder的层数为$L$，隐藏层的大小为$H$，attention head为$H/64$。

3.3.1 factorized embedding parameterization

在BERT、XLBERT和RoBERTa中wordpiece embedding的大小为$E$，同时隐藏层大小为$H$，它们两个之间是相等的：$E=H$。

从建模的观点来看，wordpiece embedding主要学习上下文相关的表征，而隐藏层则学习上下文无关的表征。。显然后者更加复杂，需要更多的参数，也就是说模型应当增大隐层大小 $H$，或者说满足 $H \gg E$.

从实际角度来看，通常词典大小$V$是非常大的，如果$E=H$，增加$H$的大小，会使得$V \times E$的矩阵非常大，从而造成模型参数过大，训练速度减慢。

因此，ALBERT使用了隐式分解的方法，把embedding矩阵参数分解成两个矩阵。也即是把参数量$O(V \times E)$变为$O(V \times E + E \times H)$

在实现时，随机初始化$V \times E$和$E \times H$的矩阵，计算某个单词的表示需用一个单词的one-hot向量乘以$V \times E$维的矩阵（也就是lookup），再用得到的结果乘 $E \times H$维的矩阵即可。两个矩阵的参数通过模型学习。

3.3.2 Cross-layer parameter sharing

在交叉层中使用了参数共享操作，可以看到层与层之间的距离相似。在上图中ALBERT的层间距离是收敛的，不是震荡状态。

3.3.3 Inter-sentence coherence loss.

在BERT模型中，NSP是一个binary分类，用来预测两段文字是否是连续的。然而，随后的研究（Yang等人，2019；Liu等人，2019）发现NSP的影响不可靠，并决定消除它，这一决定得到了几个任务下游任务绩效改进的支持。NSP不可靠的原因在于：对比于MLM任务，它是一项缺乏难度的任务。NSP包含了两种任务：主题预测、连贯性预测。然而主题预测比连贯性预测要容易，所以NSP是缺乏难度的任务。

而ALBERT使用的sentence-order prediction（SOP），避免主题预测（topic prediction）并且专注于构建句子之间的连贯性。SOP loss使用了和BERT一样的技术来抽取positive examples（在同一个文档中抽取两个连续的句子），同时把这两个句子的顺序进行交换，用来作为negative 样本。 SOP能够合理的是：一定程度上解决NSP任务，因为NSP大概率是基于没有对齐连续性线索

3.4 实验

使用了BOOKCORPUS (Zhu et al., 2015) and English Wikipedia数据用来作为原始测词典。限制了最大句子长度为512。同时也使用了MLM预测任务和SOP任务。

3.4.1 BERT和ALBERT的对比

• ALBERT-xxlarge的参数量比BERT-large参数量要少，同时它的效果也比BERT的好。
• BERT-large和ALBERT-large使用了相同的层数，和相同的embedding大小。参数量确实是ALBERT的少，并且运行速度要更快。在效果上对比中BERT-large会比ALBERT-large要好

3.4.2 交叉层参数共享实验

－如果全部的层都进行参数共享，参数量会变得很少，但模型的效果不会降低太多。

3.4.2 SOP

• SOP在下游任务中表现很出色，比NSP要好。

4. 参考

（1）BERT源码分析PART II：https://blog.csdn.net/Kaiyuan_sjtu/article/details/90288178

（2）BERT论文：《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》

（3）ALBERT论文：《ALBERT: A LITE BERT FOR SELF-SUPERVISED LEARNING OF LANGUAGE REPRESENTATIONS》