BERT, RoBERTa, DistilBERT, XLNet,Albert_roberta和distilbert

BERT

BERT 是一个双向Transformer，用于对大量未标记的文本数据进行预训练，以学习可用于微调特定机器学习任务的语言表示。尽管BERT在一些艰巨的任务上胜过一些NLP的最新技术，但其性能的提高主要归因于：双向的Transformer，基于大量训练数据的新颖的Masked Language Model和Next Structure Prediction预训练任务。当然同样重要的是谷歌强大的算力加持。
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XLNet

XLNet是一个通过排列语言模型实现双向上下文信息的自回归模型。它通过随机排列输入序列而预测某个位置可能出现的词，进而训练出具有上下文的语境化词向量。
XLNet是采用通用得自回归预训练方法（AR模型），而基于DAE（去噪自编码器）得Bert模型采用得是降噪得自动编码方法（AE模型），bert和AR模型的区别主要是：

1. 独立性假设
   bert中一个序列中会被mask掉不超过15%的单词，但是在预训练时的目标函数是基于mask值彼此独立、互不干扰的假设下进行计算的，而AR模型中不需要设置mask值，预训练时的目标函数也不必设立独立假设。同时，mask的设置会导致预训练-微调的数据上的不统一，这也是Bert的一个缺陷。
2. 输入噪声
   Bert在预训练时对输入序列进行随机mask，这是一种输入噪声设定，但是在下游任务进行微调时却并没有对输入序列设置输入噪声，即随机mask，这引起了预训练-微调间的差异。与之相反，AR模型不设置输入噪声，因而不会有这种问题。
3. 上下文依赖
   AR模型只考虑前向信息或者后向信息，而bert要考虑双向信息，结果就是，bert的目标函数允许模型被训练为能够更好地抓取双向信息。

XLNet与Bert比较
Bert隐藏了15%的词，用85%去预测15%的词。缺少了15%的词中的关联性（从而忽略了被 mask 位置之间的依赖关系）。
XLNet是通过整个上下文去预测某个词，这样的词的利用率更高，理论上效果更好。
XLNet 的核心思想是 PLM，排列原来的句子，然后预测末尾的单词。这样可以学习到单词之间的依赖关系，而且可以利用 token 前后向的信息。
XLNet PLM 的实现需要用到 Two-Stream Self-Attention，包含两个 Stream，Query Stream 用于预测，只包含当前位置的位置信息。而 Content Stream 保存了 token 的内容。
XLNet 还使用了 Transformer-XL 的优化方式（段循环&相对位置编码）。
详情参见：
https://cloud.tencent.com/developer/article/1449495
https://www.pianshen.com/article/6717954811/
PLM：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1654814515140351919&wfr=spider&for=pc
https://blog.csdn.net/u012526436/article/details/93196139
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RoBERTa

RoBERTa在模型层面没有改变Google的Bert，改变的只是预训练的方法。这是对BERT的retraining，增加了1000%的文本数据和相应的计算能力。为了改进训练过程，RoBERTa 从 BERT 的预训练中移除了下一句预测(Next Sentence Prediction，NSP)任务，并引入了Dynamic Masking（动态 Masking），以便masked token在训练期间发生变化。此外还发现在训练过程中使用更大的batch-training更有用。

更重要的是，RoBERTa使用160 GB的文本进行预训练，包括BERT中使用的16 GB的Books Corpus和English Wikipedia。 其他数据还包括Common Crawl News数据集（6300万篇文章，76 GB），Web文本语料库（38 GB）和Common Crawl的故事（31 GB）。加上一天的1024个Tesla 100 V GPU的出色表现，完成了对RoBERTa的预训练任务。
学习奥运精神，更高更快更强；最强预训练模型，（数据）更多（训练）更久（批次）更大

1. 静态Masking vs 动态Masking
原来Bert对每一个序列随机选择15%的Tokens替换成[MASK]，为了消除与下游任务的不匹配，还对这15%的Tokens进行（1）80%的时间替换成[MASK]；（2）10%的时间不变；（3）10%的时间替换成其他词。但整个训练过程，这15%的Tokens一旦被选择就不再改变，也就是说从一开始随机选择了这15%的Tokens，之后的N个epoch里都不再改变了。这就叫做静态Masking。
而RoBERTa一开始把预训练的数据复制10份，每一份都随机选择15%的Tokens进行Masking，也就是说，同样的一句话有10种不同的mask方式。然后每份数据都训练N/10个epoch。这就相当于在这N个epoch的训练中，每个序列的被mask的tokens是会变化的。这就叫做动态Masking。
那么这样改变是否真的有效果？作者在只将静态Masking改成动态Masking，其他参数不变的情况下做了实验，动态Masking确实能提高性能。
可以看出，修改版的静态mask与BERT原始静态mask效果相当；动态mask又与静态mask效果差不多，或者说略好于静态mask。

2. with NSP vs without NSP
原本的Bert为了捕捉句子之间的关系，使用了NSP任务进行预训练，就是输入一对句子A和B，判断这两个句子是否是连续的。在训练的数据中，50%的B是A的下一个句子，50%的B是随机抽取的。
而RoBERTa去除了NSP，而是每次输入连续的多个句子，直到最大长度512（可以跨文章）。这种训练方式叫做（FULL - SENTENCES），而原来的Bert每次只输入两个句子。实验表明在MNLI这种推断句子关系的任务上RoBERTa也能有更好性能。

3. 更大的mini-batch
原本的BERT-base 的batch size是256，训练1M个steps。RoBERTa的batch size为8k。为什么要用更大的batch size呢？（除了因为他们有钱玩得起外）作者借鉴了在机器翻译中，用更大的batch size配合更大学习率能提升模型优化速率和模型性能的现象，并且也用实验证明了确实Bert还能用更大的batch size。

4. 更多的数据，更长时间的训练
借鉴XLNet用了比Bert多10倍的数据，RoBERTa也用了更多的数据。性能确实再次彪升。当然，也需要配合更长时间的训练。

参考：
https://www.jianshu.com/p/eddf04ba8545
https://blog.csdn.net/ljp1919/article/details/100666563
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DistilBERT是一种蒸馏（近似）版本的BERT。它保留了BERT大概97％的性能，但仅有一半的参数量。具体来说，它没有Token-type Embeddings和Pooler，仅保留了Google BERT的一半图层。DistilBERT使用了一种称为蒸馏的技术，它将Google的BERT近似为一个较小的神经网络。这个想法是，一旦训练了大型神经网络，就可以使用较小的网络来近似其完整的输出分布。这在某种意义上类似于后验近似。贝叶斯统计中用于后验逼近的关键优化函数之一是Kulback-Leiber散度，自然也被用于此。

Albert
ALBERT模型是BERT的改进版，与最近其他State of the art的模型不同的是，这次是预训练小模型，效果更好、参数更少。
它对BERT进行了三个改造 Three main changes of ALBert from Bert：

1. 词嵌入向量参数的因式分解 Factorized embedding parameterization

 O(V * H) to O(V * E + E * H)
 如以ALBert_xxlarge为例，V=30000, H=4096, E=128
 那么原先参数为V * H= 30000 * 4096 = 1.23亿个参数
 现在则为V * E + E * H = 30000*128+128*4096 = 384万 + 52万 = 436万，
 词嵌入相关的参数变化前是变换后的28倍。
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2. 跨层参数共享 Cross-Layer Parameter Sharing

参数共享能显著减少参数。共享可以分为全连接层、注意力层的参数共享；注意力层的参数对效果的减弱影响小一点。
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3. 段落连续性任务 Inter-sentence coherence loss.
   在ALBERT中，为了只保留一致性任务去除主题识别的影响，提出了一个新的任务 sentence-order prediction（SOP），SOP的正样本和NSP的获取方式是一样的，负样本把正样本的顺序反转即可。SOP因为实在同一个文档中选的，其只关注句子的顺序并没有主题方面的影响。并且SOP能解决NSP的任务，但是NSP并不能解决SOP的任务，该任务的添加给最终的结果提升了一个点。

4. 移除dropout
除了上面提到的三个主要优化点，ALBERT的作者还发现一个很有意思的点，ALBERT在训练了100w步之后，模型依旧没有过拟合，于是乎作者果断移除了dropout，没想到对下游任务的效果竟然有一定的提升。这也是业界第一次发现dropout对大规模的预训练模型会造成负面影响。
总结：
ALBERT实际上是通过参数共享的方式降低了内存，预测阶段还是需要和BERT一样的时间，如果采用了xxlarge版本的ALBERT，那实际上预测速度会更慢。
参考：
https://blog.csdn.net/u012526436/article/details/101924049
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1654588517875312379&wfr=spider&for=pc
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ALBERT v2下载地址
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https://tfhub.dev/google/albert_xxlarge/2