常见bert梳理_bert-base chinese

Bert-base-chinese

两个预训练任务
MLM（Masked Language Model）
从待预测序列中随机选择15%的位置用于预测任务

• 80%的概率下，将对应位置的词替换为[MASK]，12% of sequence
• 10%的概率下，将对应位置的词替换为随机词 ， 1.5% of sequence
• 10%的概率下，将对应位置的词保持不变 ， 1.5% of sequence

NSP （Next Sentence Prediction）

• 不同document选segment 作为负样本【不同topic】
• 相同document选连续segment作为正样本
• 正负样本比例 1：1

可以理解为一个topic分类+一个segment连贯性预测任务

Bert-wwm

Whole Word Masking 全词mask
分词

RoBERTa

• 训练数据更多，训练时间更长，batch_size更大
• remove NSP task
• dynamic masking 【对比 static masking】
• BPE
  • char-level bpe 【原始bert】
  • bytes-level bpe 【roberta】

  - 使用 bytes 而不是 unicode 字符作为 sub-word 的基本单位，因此可以编码任何输入文本而不会引入 UNKOWN 标记。
  - 当采用 bytes-level 的 BPE 之后，词表大小从3万（原始 BERT 的 char-level ）增加到5万。这分别为 BERT-base和 BERT-large增加了1500万和2000万额外的参数。这种统一编码的优势会超过性能的轻微下降。且作者在未来工作中将进一步对比不同的encoding方案。
1
2

SpanBert

• word piece masking
• named entity masking
• random span masking
• phrase masking
• whole word masking
• SBO span boundary objective
• remove nsp
  • 训练的长度更长
  • 随机选择其他document的文本进来，增加了噪声
  • nsp过于简单，只学会了top信息，没学会句子之间顺序sop的信息 from Albert

AlBert

• 跨层参数共享 （cross-layers sharing）
• SOP（sentence order prediction）
  • 从同一个文档中取两个连续的段落作为一个正样本
  • 交换这两个段落的顺序，并使用它作为一个负样本
• 嵌入参数分解

embedding 层做参数分解

参数规模 对比bert-base 降低18倍

XLnet （Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding）

• 通过最大化所有可能的因式分解顺序的对数似然，学习双向语境信息；
• 用自回归本身的特点克服 BERT 的缺点。
• 此外，XLNet 还融合了当前最优自回归模型 Transformer-XL 的思路。

Transformer-XL ：《Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context》

ERNIE（Enhanced Representation from kNowledge IntEgration）

• entity-level masking
• phrase-level masking
• 构建先验语义知识、实体概念，学习真实世界的语义关系
• 引入多源数据知识，百度百科、新闻资讯、论坛对话
  • DLM （dialogue language model）
  • query-response

MacBert

• wwm and Ngram masking 【从unigram到4-gram的比例分别为40%, 30%, 20%, 10%】
• 没有采用【MASK】token，用相似词替代
• SOP

SimBert

• 类似于UniLM的训练方式
  • unidirectional prediction
  • bidrectional prediction
  • seq2seq LM
• 区别
  • [CLS] SENT_a [SEP] SENT_b [SEP]，SENT_a和SENT_b是一组近义句
  • [CLS] SENT_b [SEP] SENT_a [SEP]，也加入到训练中，增加【分类】任务来增强模型对于近义句的学习

SimBERT模型的损失函数包括两部分，
第一块是构建Seq2Seq任务，也就是通过输入文本去预测对应相似文本；
第二块是构建语义相似度任务，会根据文本对应的CLS向量来计算相似度。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/355552495

WoBert [Word-based BERT]

• 专门为生成式下游任务训练的模型
• 在bert字的基础上，增加了一定数量的词
• 用字的embedding的平均作为词的embedding的初始化

RoFormer

RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding

• 引入词编码
• 复数位置编码

https://kexue.fm/archives/8265
让研究人员绞尽脑汁的Transformer位置编码