NLP-预训练模型：综述【基础：BERT】【预训练任务优化：ERNIE、SpanBERT】【训练方法优化：RoBERTa、T5】【模型结构优化：XLNet、ALBERT、ELECTRA】【模型轻量化】_t5, roberta, albert,bert,transformer,macbert区别

一、为什么需要预训练模型

复旦大学邱锡鹏教授发表了一篇NLP预训练模型综述，“Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey”，从多个角度分析了当前预训练语言模型。本文基于这篇文章来分析。邱老师认为预训练模型有三大优势：

• 预训练模型从大规模语料中学习知识，对下游任务帮助很大
• 预训练提供了一种更好的参数初始化方式，使得在目标任务上泛化能力更好，收敛速度更快
• 预训练可以认为是一种正则化手段，可以防止模型在小数据集上过拟合。

二、预训练简史

预训练语言模型到目前分为两个阶段

• 预训练word embeddings。这个阶段只训练词向量，而且是静态的，是一种feature-base方式。典型例子为word2vec, glove。利用词向量进行token embedding，然后送入模型中。模型设计百花齐放，但主要以LSTM为主。
• 预训练上下文编码器。这个阶段基于上下文动态学习embedding和encoding。典型例子为ELMO、GPT、BERT。

三、预训练任务

目前大部分都是基于自监督学习来构建的，又分为基于上下文学习和对比学习两类。

1、上下文学习

1.1 语言模型LM

语言模型一般指的是自回归语言模型，由上文利用最大似然估计，来预测下文。典型代表就是GPT

1.2 掩码语言模型 MLM

类似于完形填空，先在原始语句中mask一部分token，然后predict他们。BERT中采用的就是这种方式。这种方法有两个比较大的问题

• pretrain阶段人为引入了mask，但fine-tune阶段不存在mask，导致两阶段不一致。为了减缓这个影响，BERT提出了三种mask方式，替换为[mask]、替换为其他token、保持不变，三者比例为80%、10%、10%。
• 不同于LM，MLM每次只能对mask位置的token进行predict，大大降低了训练效率和模型收敛速度，使得训练更耗时。

在seq2seq结构中，也有人尝试使用了MLM，也就是Seq2Seq MLM。在该结构中，encoder中的语句加入了mask，而在decoder中则需要生成这些mask。Seq2Seq MLM特别适合在生成任务中使用，比如摘要、翻译、问答等。MASS和T5中就是用了这种方法。

针对MLM预训练任务，很多文章进行了不同角度的优化，主要包括：

• SpanBERT以span masking的方式，对连续token进行mask。从而可以学到span级别的信息。
• Roberta采用了dynamic masking动态掩码，将语料复制为10份，每一份一种随机mask，从而加入了一定的信息增益。
• ERNIE(baidu)对实体和短语进行mask，从而使模型学到了实体和短语知识，也可以认为是一种引入外部知识的方式。
• StructBERT在span内打乱了token顺序，然后进行重构。提升了任务难度，并整合了语言结构。
• XLM构建了两个不同语言的基于机器翻译语料的sequence，在它的基础上进行MLM，从而提升了模型多语言理解能力。

1.3 排列语言模型 PLM

针对于BERT预训练和精调两阶段不一致的问题，XLNet提出了排列语言模型，从而将auto-encoder转变为了auto-regression。利用attention-mask和双流自注意力来实现。

1.4 去噪自编码器 Denoising Autoencoder (DAE)

MLM就是一种DAE。向原始语料中添加噪声，利用这些包含噪声的语料，来重构不含噪声的输入。添加噪声的方法主要有：mask token、删除token、填充文本、句子排列、文本换位。

2、对比学习 Contrastive Learning (CTL)

CTL的思想是 “learning by comparison”, 它假定观测文本比随机采样的文本，语义更加相似。一般CTL任务比MLM简单一些，需要的算力也更少。

2.1 Replaced Token Detection (RTD)

ELECTRA提出了这个任务，判断sequence中每个token是否和原始token一致。它是一个二分类任务，label为replaced和original。通过这种方式，使得每个token都可以参与到prediction中，大大加快了模型收敛速度。

2.2 Next Sentence Prediction (NSP)

BERT提出了这个任务，正样本为来自同一文档的两个连续语句，负样本为不同文档的两个语句。NSP的初衷是让模型学习到sentence level的信息，对NLI等句子关系判断的任务有帮助。但目前基本认为NSP反而会有副作用，主要原因为：

• NSP的负样本来自不同文档，差异过大，任务过于简单，导致模型参数训练不充分。
• NSP将两句话构成一个pair，会减小单个语句的长度。而越长的语句，信息量越大，可以提升模型效果
• NSP的负样本来自不同文档，利用不同文档的语句来预测MLM，容易给MLM带来较大的噪声。

2.3 Sentence Order Prediction (SOP)

ALBERT提出了这个任务，语句顺序预测。一个pair的两个文本，不论正负样本，都来自同一文档。正样本为AB，负样本为BA。模型需要预测语句顺序。这个方法克服了MLM噪声引入问题，也使得模型从基于NSP的主题预测变为了基于SOP的语句关系预测，大大增加了任务难度，从而使模型参数训练更充分。

四、预训练模型分类

根据是否基于上下文、模型架构、预训练任务、扩展方法分为四大类。如上所示。

• 是否基于上下文：第一代不基于上下文，是静态的word embedding。如word2vec、glove。第二代之后的基本就都是基于上下文的了
• 模型架构：分为LSTM、Transformer encoder、Transformer decoder、Transformer。
• 预训练任务：上文详细分析了
• 扩展方法。比如知识增强、多语言、特定语言、多模态、特定领域、模型轻量化等。

比较有代表性的一些模型如下表

1、GPT

• openai-gpt: 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共110M参数量, 由OpenAI在英文语料上进行训练而得到.

2、GPT-2

• gpt2: 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共117M参数量, 在OpenAI GPT-2英文语料上进行训练而得到.
• gpt2-xl: 编码器具有48个隐层, 输出1600维张量, 25个自注意力头, 共1558M参数量, 在大型的OpenAI GPT-2英文语料上进行训练而得到.

3、BERT

• bert-base-uncased: 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共110M参数量, 在小写的英文文本上进行训练而得到.
• bert-large-uncased: 编码器具有24个隐层, 输出1024维张量, 16个自注意力头, 共340M参数量, 在小写的英文文本上进行训练而得到.
• bert-base-cased: 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共110M参数量, 在不区分大小写的英文文本上进行训练而得到.
• bert-large-cased: 编码器具有24个隐层, 输出1024维张量, 16个自注意力头, 共340M参数量, 在不区分大小写的英文文本上进行训练而得到.
• bert-base-multilingual-uncased: 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共110M参数量, 在小写的102种语言文本上进行训练而得到.
• bert-large-multilingual-uncased: 编码器具有24个隐层, 输出1024维张量, 16个自注意力头, 共340M参数量, 在小写的102种语言文本上进行训练而得到.
• bert-base-chinese: 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共110M参数量, 在简体和繁体中文文本上进行训练而得到.

4、DistilBERT

• distilbert-base-uncased: 基于bert-base-uncased的蒸馏(压缩)模型, 编码器具有6个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共66M参数量.
• distilbert-base-multilingual-cased: 基于bert-base-multilingual-uncased的蒸馏(压缩)模型, 编码器具有6个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共66M参数量.

5、ALBERT

6、RoBERTa

• roberta-base: 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共125M参数量, 在英文文本上进行训练而得到.
• roberta-large: 编码器具有24个隐层, 输出1024维张量, 16个自注意力头, 共355M参数量, 在英文文本上进行训练而得到.

7、Transformer-XL

• transfo-xl-wt103: 编码器具有18个隐层, 输出1024维张量, 16个自注意力头, 共257M参数量, 在wikitext-103英文语料进行训练而得到.

8、XLNet

• xlnet-base-cased: 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共110M参数量, 在英文语料上进行训练而得到.
• xlnet-large-cased: 编码器具有24个隐层, 输出1024维张量, 16个自注意力头, 共240参数量, 在英文语料上进行训练而得到.

9、XLM

• xlm-mlm-en-2048: 编码器具有12个隐层, 输出2048维张量, 16个自注意力头, 在英文文本上进行训练而得到.

10、XLM-RoBERTa

11、T5

• t5-small: 编码器具有6个隐层, 输出512维张量, 8个自注意力头, 共60M参数量, 在C4语料上进行训练而得到.
• t5-base: 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共220M参数量, 在C4语料上进行训练而得到.
• t5-large: 编码器具有24个隐层, 输出1024维张量, 16个自注意力头, 共770M参数量, 在C4语料上进行训练而得到.

五、总结

所有上述预训练模型及其变体都是以transformer为基础，只是在模型结构如神经元连接方式，编码器隐层数，多头注意力的头数等发生改变，这些改变方式的大部分依据都是由在标准数据集上的表现而定，因此，对于我们使用者而言，不需要从理论上深度探究这些预训练模型的结构设计的优劣，只需要在自己处理的目标数据上，尽量遍历所有可用的模型对比得到最优效果即可.

• BERT：是最重要的一个预训练模型，没有之一。BERT也是我们理解其他模型的重中之重，其他基本都是围绕它来进行优化的。
• ERNIE、SpanBERT【预训练任务的优化】：预训练任务的优化可以带来模型效果的极大提升。
• RoBERTa、T5【训练方法优化】：增加数据语料，优化模型超参，也能带来较大的效果提升。这一块的玩家基本都是不缺钱的大金主，因为要做很多对比实验，都是需要极大算力支持的。RoBERTa和T5也是两个大力出奇迹的模型。
• XLNet、ALBERT、ELECTRA【模型结构优化】：优化模型结构相对来说比较fancy和有创新性，也比较容易发文章，也能带来极大的performance提升和算力需求降低。XLNet、ALBERT、ELECTRA是三个创造力十足的模型。
• ALBERT、Q8BERT、DistillBERT、TinyBERT【模型轻量化】：模型压缩和加速，始终是工业界落地中的关键话题。从结构优化、量化、剪枝、蒸馏四个角度来对BERT进行轻量化。

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参考资料：
NLP之常用预训练模型详解
NLP预训练模型1 – 综述