【深度学习】RoBERTa模型详解和实践

RoBERTa模型详解和实践

Robustly optimized BERT approach.

内容介绍：

1. RoBERTa改进思路和原文详解
2. bert4keras工具使用
3. 基于RoBERTa的2020语言与智能技术竞赛-阅读理解任务实战

代码：基于RoBERTa的2020语言与智能技术竞赛-阅读理解任务实战(Colab)
工具：bert4keras
论文：https://arxiv.org/pdf/1907.11692.pdf
CLUE阅读理解排行榜：https://www.cluebenchmarks.com/rc.html

1. 介绍

文章由Facebook和华盛顿大学于2019年7月发表，发表于arxiv。 文章简介：BERT 模型在各个自然语言处理任务中展现出 SOTA 的效果，文章在 BERT模型的基础上提出了 BERT 模型的改进版 RoBERTa，使其获得了更好的自然语言任务处理 效果，并在 GLUE，SQuAD，RACE 三个榜上取得最好的SOTA。

2. 文章贡献：

1. 提出了一套重要的 BERT 设计选择和训练策略，并引入了能够提高下游任务性能的备选方案;
2. 使用一个新的数据集CCNEWS，并确认使用更多的数据进行预训练可以进一步提高下游任务的性能;
3. 本文的训练改进表明，在正确的设计选择下，预训练的 masked language model 与其 他所有最近发表的方法相比都更具有竞争力。 同时发布了在 PyTorch 中实现的模型、预训 练和微调代码。

3. 模型细节

3.1 更多数据（More Data）

文章基于 BERT 提出了一种效果更好的预训练模型训练方式，其主要的区别如下： 训练数据上，RoBERTa 采用了 160G 的训练文本，而 BERT 仅使用 16G 的训练文本， 其中包括：

1. Books Corpus + English Wikipedia （16GB）：BERT原文使用的之数据
2. CC-News（76GB）: 自 CommonCrawl News 数据中筛选后得到数据，约含6300万篇新闻，2016年9月-2019年2月。
3. OpenWebText（38GB）：该数据是借鉴GPT2，从Reddit论坛中获取，karma取点赞数大于3的内容。
4. Storie（31GB）：同样从CommonCrawl获取，属于故事类数据，而非新闻类。

XLNet：

1. BooksCorpus + English Wikipedia （13GB）
2. Giga5 （16GB）
3. ClueWeb 2012B （19GB）
4. Common Crawl （78GB）
   数据量更大，RoBERTa有160+GB，而 XLNet却只有126GB。

3.2 更多训练（More Steps）

最多达$500K$步

3.3 更大批次（Large Batch）

批量（batch），常规设置128，256等等便可，如 BERT则是256，RoBERTa 在训练过程中使用了更大的批数量。研究人员尝试过从 256 到 8000 不等的批数量。

3.4 Adam优化

Adam借鉴了Kingma等人的改进，使用${\beta }_1=0.9$、 ${\beta }_2=0.999$、$ϵ=1\mathrm{e}-6$ 并且$L_2$的衰减权重设置为0.01，在前 10000 steps 是warmed up学习率是$1e-4$，并且是线性的衰减。

所有层和Attention权重的dropout=0.1，预训练模型训练1,000,000 steps,最小batch 256 最大batch 512

此操作类似于Transformer训练时候的学习率变化，下图是训练时候的优化器代码。

3.5 Next Sentence Prediction

Next Sentence Prediction (NSP)
数据生成方式和任务改进：取消下一个句子预测，并且数据连续从一个文档中获得

作者进行了多组实验：

1. 真实句子对 + NSP
2. 成对句子段 + NSP ( BERT )
3. 连续长句拼接，句子可跨文档 (无NSP)
4. 同上，句子不可跨文档 (无 NSP)
   

总体效果就是 1<2<3<4

• 真实句子过短，不如拼接成句子段
• 无NSP任务，略好过有NSP
• 不跨文档好过跨文档

3.6 Text Encoding

Byte-Pair Encoding（BPE）是字符级和词级别表征的混合，支持处理自然语言语料库中的众多常见词汇。

原版的 BERT 实现使用字符级别的 BPE 词汇，大小为30K，是在利用启发式分词规则对输入进行预处理之后学得的。Facebook 研究者没有采用这种方式，而是考虑用更大的byte级别BPE词汇表来训练BERT。roberta使用unicode的bytes进行编码，用于学习高频字节的组合，添加到原有词表中。词表总50M大小，比$ber{t}_{base}$增加了15M,$Ber{t}_{large}$增加了20M。且没有对输入作任何额外的预处理或分词。

因为Unicode其实不是一种编码， 而是定义了一个表， 表中为世界上每种语言中的每个字符设定了统一并且唯一的码位 （code point），以满足跨语言、跨平台进行文本转换的要求。在表示一个Unicode的字符时，通常会用“U+”然后紧接着一组十六进制的数字来表示这一个字符

详情可以阅读unicode编码简介

3.7 Masking

3.7.1 全词Masking(Whole Word Masking)

Whole Word Masking (wwm)，暂翻译为全词Mask或整词Mask，是谷歌在2019年5月31日发布的一项BERT的升级版本，主要更改了原预训练阶段的训练样本生成策略。
简单来说，原有基于WordPiece的分词方式会把一个完整的词切分成若干个子词，在生成训练样本时，这些被分开的子词会随机被mask。
在全词Mask中，如果一个完整的词的部分WordPiece子词被mask，则同属该词的其他部分也会被mask，即全词Mask。

需要注意的是，这里的mask指的是广义的mask（替换成[MASK]；保持原词汇；随机替换成另外一个词），并非只局限于单词替换成[MASK]标签的情况。
更详细的说明及样例请参考：#4

同理，由于谷歌官方发布的BERT-base, Chinese中，中文是以字为粒度进行切分，没有考虑到传统NLP中的中文分词（CWS）。
我们将全词Mask的方法应用在了中文中，使用了中文维基百科（包括简体和繁体）进行训练，并且使用了哈工大LTP作为分词工具，即对组成同一个词的汉字全部进行Mask。

下述文本展示了全词Mask的生成样例。
注意：为了方便理解，下述例子中只考虑替换成[MASK]标签的情况。

3.7.2 动态 Mask(dynamic masking)

听起来似乎很是厉害，然而却只是一个很简单改进。

BERT依赖随机掩码和预测token。原版的BERT实现在数据预处理期间执行一次掩码，得到一个静态掩码。而RoBERTa使用了动态掩码：每次向模型输入一个序列时都会生成新的掩码模式。这样，在大量数据不断输入的过程中，模型会逐渐适应不同的掩码策略，学习不同的语言表征。

4. 模型评估

模型主要基于三个基准来评估：

1. GLUE 通用语言理解评估（GLUE）
2. SQuAD 斯坦福问题答疑数据集（SQuAD）
3. RACE 考试的重新理解（RACE）

4.1 训练时间

GPU(原文)

$L=24$，$H=1024$，参数$A=16,355M$，$100K$ Steps

TPU(复现)

总共训练了近 20 万，总共见过近 16 亿个训练数据 (instance)； 在 Cloud TPU v3-256 上训练了 24 小时，相当于在 TPU v3-8(128G 显存) 上需要训练一个月

4.2 实验

最后的 GLUE 的实验结果如下图所示：

SQuAD 的结果如下图所示：

RACE 的结果如下图所示：

实验汇总

RoBERTa (Robustly optimized BERT approach)

首先看RoBERTa，BERT，XLNet 对比，三个模型均在Books + Wiki 数据集上进行训练，通过对比可以发现，改进后的RoBERTa相比于BERT有很大的提升，想必是larger batch，dynamic masking，与 no next sentence prediction等带来的增益。并且与XLNet模型相比，也有一定的提升，但是个人认为XLNet用相同数据和方法训练，效果应该更好。横向看XLNet与RoBERTa大批量与多步数对比，由于训练条件不同，效果很难比较。纵向看， 训练越多，性能越好。

总结

RoBERTa包括如下改进

1. 数据生成方式和任务改进：取消下一个句子预测，并且数据连续从一个文档中获得。
2. 更大更多样性的数据：使用 30G 中文训练，包含 3 亿个句子，100 亿个字 (即 token）。由于新闻、社区讨论、多个百科，保罗万象，覆盖数十万个主题，共160+G数据。
3. Byte-Pair Encoding（BPE）是字符级和词级别表征的混合。
4. 训练更久：超过500k steps
5. 更大批次：使用了超大（8k）的批次 batch size。
6. 调整优化器的参数。
7. 使用全词 mask（whole word mask）和动态的mask。

参考

1. 中文任务基准测评
2. RoBERTa：高级丹药炼制记录
3. unicode编码简介
4. RoBERTa中文预训练模型，你离中文任务的「SOTA」只差个它

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