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一文串起从NLP到CV 预训练技术和范式演进

nlp范式的演变过程

本文首发于微信公众号:包包算法笔记。包大人班车原创内容分享。

主题是深度学习中的预训练技术发展,基本思路是顺着CV和NLP双线的预训练技术发展演进。看他们怎么影响和交织。

序言

会大致的看一下,在2013年,在CNN时代的word2vec,在2020年,Bert的时代的MAE,他们各自的预训练技术是在8年之间,从CNN发展到MAE,以及怎么从word2vec发展到Bert,各自的思路是怎样形成以及相互影响的。预训练技术的历史背景是什么,演进路线是什么,各个创新点是什么。为什么transformer作为集大成者,在CV和NLP上最后形成了交织和影响。

开头和结尾放同一张图,分别奠定本文的主线,所有细节将在后面逐渐展开!

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从NLP说起

从预训练技术说起,按照时间线,还是讲NLP里的word2vec吧,NLP里的有监督任务的范式,可以归纳成如下的样子。

输入是字词序列,中间一步关键的是语义表征,有了语义表征之后,然后交给下游的模型学习。预训练技术的发展,都是在围绕怎么得到一个好的语义表征(representation)的这一层次,逐渐改进的。

下面我们围绕表征(representation)这一块展开讲解。

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语义表征演进

我们可以把语义表征(representation)的计算,大致将演进路线归纳成如下的样子。

有两条路线,分别从网络深度和语义理解两个角度出发,网络越走越深,语义理解越来越深刻,越来越有代表性。

我们粗略的可以把语义表征的计算分为三个阶段,分别是:

一、特征工程阶段,以词袋模型为典型代表。

二、浅层表证阶段,以word2vec为典型代表。

三、深层表征阶段,以基于transformer的Bert为典型代表。

后面我们讲仔细讲解,演进中解决的关键问题和基本思路。

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刀耕火种

首先是词袋模型,顾名思义,就是一个袋子打包词,表征计算如下文右边的篮筐,每个维度统计了文档中词的数量。

这种简单粗暴的表征有一个问题,就是语义局限与字面相同与否。

人工智能和AI两个词,在语义上是有强关联的,但是这个词袋模型就抓瞎了。

为了解决这个问题,word2vec在2013年被搞出来了。

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词向量

word2vec就是典型学术的分布式语义表征(distribution representation)的代表,你肯定听过另外一个名字,词向量。

嗯词袋模型的时候,人还真没把叫做词向量。顶多算特征工程的一种。在word2vec时候,这种语义表征有了专门的名字。

他的特别是词的特征表达具有了聚类性质和线性性质,在一篇文章中,football和baseketball天然聚集。

并且有 国王-女王=男人-女人的奇妙性质。(不过这个性质后来没有什么研究了,也没什么太多的应用)

word2vec解决了一个关键的问题,就是语义表征,真的有语义。不局限在字面意思。

但是不要太开心,他还没有解决一个关键的问题,上下文语义。比如play music和play football,同一个play没办法区分开是打球还是弹琴,他就是玩哎。

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语言模型

看了刚才word2vec解决的问题和存在什么问题,你一定想知道,他是怎么做的吧。这里其实说来话长,说word2vec的话,要从语言模型说起。

语言模型就是给你一串文本,让你猜猜后面的词是什么,以下面的图为例。不知道是啥的搜索引擎,在我敲出【语言模型是】的时候,给出了【什么】的预测,这里面就有一定程度语言模型的功劳。

形式化地表达就是算这个东西 P(wi|w1,w2,...wi−1),其中w是一个词,根据输入的前i-1个词,预测第i个词。

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NNLM

语言模型除了类似贝叶斯那种统计的方法,有一个路子在这条线里非常重要,就是神经语言模型。

下面那个图,估计你看得云里雾里。不过你可以发挥一下聪明才智,要是让你穿越回20年前,让你做一个输入法预测的工具,你会怎么做?

跨时代的发明来了,这个东西是Bengio大神发明的,真的跨时代,现代NLP,都是这个简单模型的痕迹。

解释一下,这是一个基本的MLP网络,其中,最下面蓝色框是词的id,然后C是共享的矩阵参数,查表能到一个词的

嵌入参数,你这里可以理解为,输入为词的onehot表达的MLP网络。结果是一样的。

在中间经过concat后,走一层tanh激活的MLP。softmax激活,得到最大可能性词的输出概率。

其中输出的softmax维度。和词表V的大小是一样的,就是在词汇空间挑一个最大的词。

嗯,就是一个很简单的MLP。

其中关键的一步是,Table look up in C,这一步奠定了word2vec的基础。

这个东西,每个词对应的参数,掏出来就是词向量。

只不过在2013年的时候,最后那个词表对应的MLP网络实在是太奢侈了,毕竟一个词表动辄几十万,前文就算10个300维的词向量拼接,

那也是3k*30万的参数规模,实在是太奢侈了。

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Word2Vec

word2vec解决了这个关键的问题,并且设计了两种语言模型的任务。

直接大放异彩。

word2vec有两种任务,

分别是CBOW和SkipGram,分别对应着上下文预测中心词,和中心词预测上下文。

如下图所示。

还有两种加速技巧,分别是负采样和哈夫曼树,这里篇幅有限,实在是没办法展开了。

但是我们要注意这里的重点是,word2vec通过,大规模无标注语料上的自监督训练语言神经网络模型。

把网络中的lookup table参数掏出来,当成词向量的。

这里有两个不平凡的地方,一个是神经语言模型,一个是从网络中提出出来的参数。

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NLP的初级预训练+下游任务

好了。现在词向量有了。

等等,似乎还没有讲word2vec怎么用在NLP任务里。

这里以文本分类为例,穿插一点。以CNN做文本分类为例。

输入是词的token id,经过词向量层,映射到预训练好的词向量,然后下游通过卷积层提取特征。

基本的范式是 词向量+DNN,词向量负责提升特征表达能力,DNN负责特征提取和预测。

而在最最初期的时候,基本就是Bow(wordcount vector) + LR这样的方案。

DNN改进了LR,词向量改进了BoW,还没有从根本上改进NLP的范式。

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预训练语言模型

下面是激动人心的时刻,我们先回顾下词向量的问题。

他还没有解决一个关键的问题,上下文语义。比如play music和play football,同一个play没办法区分开是打球还是弹琴,他就是玩哎。

于是预训练语言模型出来了。

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预训练语言模型,与word2vec不同的是。

1.同样在语料上进行自监督训练,我把任务改造成难度更大的形式,比如完形填空,句子顺序对预测等。

2.表征参数和特征提取组件的一体化。不需要像word2vec那样掏出一层固定网络参数,我预训练语言模型本身可以实时推断一个语义表征。

从ELMO说起

预训练语言模型的开篇之作是ELMO,

源于 Deep contextualized word representation,这是NAACL在2019年的best paper。ELMO的全程是Embedding from Language Models。

ELMO是深层LSTM的堆叠,他最大的改进有两点

1、表征参数和特征提取组件的一体化,抛弃了静态词向量的方案。

2、提出了两阶段上游预训练+下游任务微调的范式

ELMO不再拆分词向量和语言模型,用语言模型本身学好一个单词的Word Embedding,一步到位。

这样很巧妙的解决了静态词向量没有语义的问题。

不足之处就是,ELMO还是以LSTM堆叠为基础的。

而LSTM有一个致命的缺点,无法做到真正的并行,网络复杂度高,在堆叠深的时候,难以快速训练。

这就限制了这个框架的潜力,而Transformer正好解决了这个问题。

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Transformer引入

tansformer有个非常好的优点,就是可以跑得很快,并且做的很深。

至于是怎么实现的,还要从self-attention说起。self-attention改进了CNN那种粗暴的建模局部关键信息的思路,侧重建模元素之间的关系,

能够自动捕捉信息的关键和信息的交互,所以被称为注意力机制。

并且他有个非常好的好处,

1.就是实现以无时序的矩阵乘法为核心,矩阵乘法是GPU最擅长地方,那么我就可以做的很快。

2.可以做的比较深,我没有LSTM那种超级的复杂的非线性。我就是简单的MHA+残差。

我可以通过每一层,微弱的非线性表达做深,来提升网络容量,又不至于过拟合和难以训练。

这两个天赋决定了,transformer的潜力无穷,只要你善于挖掘他。而Bert就是充分挖掘了transformer的潜力。

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Bert千呼万唤

重头戏Bert来了,其实在他之前有个GPT,这个东西,实在是尴尬,理论上GPT才是把transformer和预训练语言模型结合起来的最早的方法。

但是Bert通过改进预训练和模型细节,实在是效果太好了抢了风头,这两者区别不太大,不单独写GPT了。特别没有面子。

Bert比GPT的改进有两点:

第一、预训练任务的改进,MaskLM(完形填空)的成功应用,要比普通的根据前文预测下文效果好很多,构成了语义上的双向性。

第二、NSP任务的引进(后来很多模型把他干掉了)

还是沿用了EMLo那种两阶段的微调范式。

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除了预训练任务的改进,Bert里面有两个关键的地方

1. position embedding引入解决了上下文不敏感的问题

2.word level降级到BPE level(单词拆分)一定程度解决了OOV的问题。

(2这个思路,在bert没有出现的时候,我们在Kaggle上2017年 jigsaw第一届的比赛用过,把word拆成bpe来训练,提分很多)

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从NLP到CV的预训练

好了说了这么多,我们总结下NLP预训练技术的演进特点吧。

一、模型从浅变深,从简单NNLM变化到深层的transformer。

二、预训练任务逐渐复杂,从上下文预测演进成完形填空。

三、任务从拆分静态词向量向 深度语义向量一体化演进。

四、语义从表面向深层,语义从孤立到上下文情景敏感。

好了NLP到这里,我们继续翻到CV上。

CV从imagenet说起吧,imagenet是深度学习兴起的见证者,见证了alexnet,vgg,resenet,densenet一直到现在的基于automl的efficient。

我们对比一下,CV和NLP在初期的预训练上有什么特点。

CV上,预训练来的还是比较简单粗暴的,大家发现,在大的分类数据集上训练好的参数,当其他的初始化,效果特别好。

这么简单的思想一直在各种backbone上沿用。

但是这里面有个问题:

1.NLP里的预训练都是自监督的,凭啥你CV可以找人标注数据。

2.NLP里的预训练都是侧重输入本身的表征学习的,凭啥你CV拿个分类backbone到处忽悠人?

这两点,成为了最近CV预训练任务改进的重大范式。

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CNN初步演进主要还是集中在网络结构上,对于预训练任务,大家约定俗成的似乎不太重视。

自监督的水花:对比学习

当然,在这里面也有一些水花,比如对比学习。他是图像领域为了解决

“在没有更大标注数据集的情况下,如何采用自监督预训练模式,来从中吸取图像本身的先验知识分布,得到一个预训练的模型”。

这一点很关键,在NLP里很自然的。大家使用无标注的语料,学习词向量的表达,但是在CV里,就很怪。

有没有办法不依赖标注数据,要从无标注图像中自己学习知识。

基本套路归结成三步走:

1.构造输入的变化:对同一个样本进行增强变换

2.使用backbone提取表征

3.loss:同一个样本(原始和增强),表征距离相似,不同的样本,表征的距离拉远。

具体的细节暂且不展开。

嗯这样的操作终于解决了不要标注的问题,你是一个成熟的CNN了,可以自己学起来了。不过让人比较丧气的是,这种方案的上限不太高,在imagenet能刷到70%就不错了。

但是,这是一个伟大而美好的尝试,我们先放一放,看看transformer在CV里折腾出什么花样来了。

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Transformer初见威力:iGPT

与NLP不一样的地方,图像作为一种高维、噪声大、冗余度高的形态,被认为是生成建模的难点,这也是为什么过了好几年,transformer才应用到视觉领域。

其实我们想一下 就很离谱。

1. 图像是连续的,NLP是离散的,如何解决图像token输入的问题?文本是个1D序列,图像是个2D矩阵,transformer输入的形式是类序列,因此,如何转化图片为transformer的输入很关键。

2.怎么搞定图像的预训练呢?还是简单的在分类上train吗?似乎没有梦想。我想像NLP一样,自监督,学习上下文,效果还特别好。

3.transfomer的self-attention的复杂度是O(n^2 d)的。CIFA图像展开之后的序列长度是 3072,再长的大分辨率图完全搞不定了。

关键一:为了解决问题1,本文把像素从上到下,从左到右拉平,作为离散的token来输入transfomer,这里会带来问题3。后面会讲

关键二:为了解决问题2,这个论文借鉴了GPT2的结构,预训练任务设计为

1.自回归任务,根据前边的像素,逐个预测后面的像素

2.掩码语言模型MLM,类似Bert中的完形填空,只不过是像素级别的

关键三:为了解决问题3,这个论文对图像进行了压缩操作。分为两步,第一步是尺度的降采样,第二步是用Kmeans对颜色降采样为9bit。这样就非常小了。

文章中有个小trick就是,第三步。作者发现最后一层的表征不一定是最好的,结果最好的可能是中间几层,所以做了这样的操作。

这个效果挺好的,在各个数据集上刷到了SOTA,但是,他也有几个问题。

1.iGPT要想达到同样的效果,需要的参数是CNN的2倍多,速度也特别慢,iGPTL在V100上要跑2500天。。。

2.iGPT对于图片降采样,损失信息很多,CNN对这个问题不是很敏感

后续有继续的改进工作。下面再说。

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这张图展示了TRM不同层向量对于结果的影响,可以看出来,先上升后下降的,所以中间层效果更好。

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ViT:高效的Transformer分类预训练

我觉得上面那个iGPT的思路是不错的,不过看起来就不是很完美的文章,为了预训练的目标,降采样这种操作都出来了。

嗯后来大家改进了这个问题。我们看一下ViT吧。

ViT很重要的一点是提出了Path+embedding的思想 替换了降采样的方式。

另外,Bert里是通过在输入开头加【CLS】来实现文本的语义表达的。如果文本能做到这件事,似乎说明了在我们离图片语义越来越近了。

ViT具体的做法是:

1.模仿Bert中的position embeding ,标记图片的位置,称为patch embeddings

2.每一个patch是一个图形小块,类比Bert中的 word embedding

ViT通过这样的方式把图片塞进了transformer,并且没有压缩。维持了【CLS】作为语义向量用来分类的特色。

但是,唯一美中不足的是,他是分类任务进行预训练的(开倒车)。

别忘了我们最初美好的愿景,我们希望像NLP一样,能从语料库里面用自监督的方式,学习到语义信息。

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BEiT:Transformer+自监督

于是更接近Bert的图像Transformer出现了,他是BEIT。BEiT: BERT Pre-Training of Image Transformers

BEiT继承了ViT中Patch的做法,改进了预训练任务。

1、预训练任务变成了图像复原。

2、Patch级别的MLM引入到预训练任务中

搞CV的同学可能对这个数字很有疑惑。这个东西是个啥玩意?

他是为了引入图像复原的Visual Tokens,对应的东西是一个编号,编号里的玩意,是这个位置对应的语义向量,

预训练任务就是学习预测的 visual tokens ,复原网络,这里是通过encoder-decoder的方式来实现的。

嗯这个工作真是承上启下已经接近完美了。

但是还有一个问题,

这个模型训练的时候是分两步的。

stage1:首先优化 dVAE(图重构组件),这个我们叫重构损失,通过优化 编码和解码 ,好让dVAE 能够学习到更好的隐变量又能更好还原原图,:

stage2:然后再优化 Encoder 和 Masked Image Modeling Head(语义编码组件),为了能更好的预测出对应的 visual tokens

有没有什么办法能像NLP那样自然呢?完形填空,大道至简。

有的,kaiming大神MAE呼之欲出。

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MAE:Transformer+大规模自监督的巅峰之作

大道至简,MAE秉承了自监督预训练的基因,通过encoder-decoder预训练框架,encoder输入只有image的token,decoder同时送入image token和mask token,对patch序列进行重建,完成图片复原任务。他改进了BEiT两阶段的任务。去掉了预训练编解码器的过程,并且做到了image token和mask token和分离。添加positional embedding来保持patch的位置信息。

encoder只做语义编码的事情,decoder只做图像恢复的事情。简化的模型,让速度提升显著。

在预训练任务里面,提速可以让同样的时间,过更多的数据。而自监督,意味着无穷无尽的无标注数据唾手可得。

我可以把Transformer的潜力压榨到死。

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看一下图片恢复的效果,简直震惊了,这哪里是图片复原,这是脑洞打开的自动画面!

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CV中的演进总结

类比下NLP中语义编码路线的发展。

我们把他从CV中扒拉出来。

一条线是从CNN到transformer的探索

另一条线是从分类预训练发展到大规模的自监督预训练。

嗯,清晰了。

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CV和NLP演进的交汇

我们最后一起来看一下吧。

下图通过三种颜色标识了几个关键的阶段,然后箭头指引了优化借鉴和发展的方向。

要是非要说一条路线的话,那就是为了更好的理解知识表征这一件事。围绕着这件事,我们在更自动化,设计学习任务,加速模型,提升模型潜力天花板,上做了大量的优化工作。

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你都看到了这了,一定要分享给你的同学同事,一起来学习下吧~


 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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