2021-07-17bert选修补充_神经网络加adaptor

 过去NLP任务通常是一个任务一个模型，现在已经迈向，希望机器先总体了解人类语言以后再去解决各种NLP任务（先预训练一个模型，然后微调之后用在不同的任务上）

        pre-train：让机器解某个任务之前先训练一下。今天NLP领域的常见做法是：训练一个模型，模型是根据大量的文字（无标记，直接爬取的文字）训练出来的，它可以读懂人类文字 什么叫读懂？

        接下来针对要解决的任务，可以收集部分少量的资料，对模型进行微调fine-tune，让机器来解决不同的任务（不同的针对性资料对模型进行微调来解决不同的任务）

最知名的预训练模型就是BERT

什么是预训练模型

        预训练模型：把输入的每一个token表示成一个embedding vector，这个embedding vector包含了原来token的语义，意思相近的token会有相近的embedding，这些embedding中的某些维度可以看出跟语义的关联性

        在过去，没有ELMo和BERT之前，通常是一个token对应一个向量。问题是同样的token就会有同样的embedding，就会对应到同样的向量。例如知名的word2vec、Glove

        Embedding就是用一个低维的向量表示一个物体，这个Embedding向量的性质是能使距离相近的向量对应的物体有相近的含义，正是因为Embedding能够用低维向量对物体进行编码还能保留其含义的特点，所以其非常适合用于深度学习。由于我们熟知的one hot encoding、multi hot encoding是一种稀疏向量的编码方式，所以不适合用来深度学习进行特征表示，相反Embedding概括而言，就是一种高效的低维稠密的操作。

        词嵌入（ word embedding）：基于神经网络的分布表示又称为词向量、词嵌入，神经网络词向量模型与其它分布表示方法一样，均基于分布假说，核心依然是上下文的表示以及上下文与目标词之间的关系的建模。

keras中的Embedding和Word2vec的区别
        其实二者的目标是一样的，都是我们为了学到词的稠密的嵌入表示。只不过学习的方式不一样。

        Word2vec是无监督的学习方式，利用上下文环境来学习词的嵌入表示，因此可以学到相关词，但是只能捕捉到局部分布信息。

        而在keras的Embedding层中，权重的更新是基于标签的信息进行学习，为了达到较高的监督学习的效果，会将Embedding作为网络的一层，根据target进行学习和调整。比如LSTM中对词向量的微调。

        简单来说，Word2vec一般单独提前训练好，而Embedding一般作为模型中的层随着模型一同训练。

来源：https://blog.csdn.net/DBC_121/article/details/109319937?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162642279516780265436624%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=162642279516780265436624&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_v2~rank_v29-3-109319937.first_rank_v2_pc_rank_v29&utm_term=%E5%90%8C%E6%A0%B7%E7%9A%84embedding&spm=1018.2226.3001.4187

        如果英文词汇作为token，难以穷尽。改用字母作为token，通过看当前词汇的词根词缀判断新单词的含义，代表模型：FastText

        如果中文，把中文的每个字看做一个图像放进CNN，期待CNN能看到偏旁部首来判断含义

Contextualized word embedding考虑上下文的（eg. BERT  ELmo）

        看一整个句子，才得到对应的embedding，也就考虑了上下文的信息

这个cwe的模型长什么样？

        这个模型架构可以input一个序列，output一个序列，这个架构（模型）有多层，这个架构可以用LSTM（ELmo） 也可以用self-attention layers（BERT）

        随着模型越来越大，穷人适合的模型：让模型变小，其中著名的就是ALBERT，架构相同，它的所有参数都一样，而且表现还变好了一点点

 

         哪些模型用了哪些技术来压缩大小，参考资料如下

        self-attention的计算量是n方，n是sequence的长度，随着sequence的长度变长，可能会出现问题。reformer和longformer的出现就是为了减少self-attention的复杂度

NLP任务的分类，八种可能

输入：多个句子需要sep分隔符号

输出：

1. 类别：CLS符号是产生与整个句子有关的embedding，或者把所有的embedding读入处理成一个类别
2. 给每一个类别一个符号
3. 从输入复制内容作为输出
4. 用在s2s中，输出一个考虑了整体的sequence，把预训练模型当做decoder使用

如何对预训练模型做微调

微调整个模型：两个部分，预训练模型（训练过的参数）+特定任务（随机参数） ，

训练后的模型往往非常大，很多参数需要存下来，所以提出了adaptor的概念

只调adaptor的部分，预训练模型是不变的，此时只需要存原来模型中不需要调的部分+每一个预训练模型中的adaptor

注意颜色变化，变化的才训练（调参） 

weighted features 

 怎么得到预训练好的模型？如何训练一个预训练模型：

        目标：这个预训练的模型，输入一排向量，输出一排向量，且输出的向量是Contextualized word embedding考虑上下文的

        方法：自监督学习（用部分输入预测另外一部分输入，输入和输出对不是人工标注的）

         如何得到这种输入输出的关系？做一个模型去预测下一个输入的token时，必须一个一个输入w，一个一个预测h，直接输入的话模型就会偷看到答案，以至于什么都学不到

        language model其实就是在做predict next token这件事，预训练模型其实就是一个LM（语言模型）。用什么样的神经网络架构训练LM，来预测下一个token？最早：用LSTM（著名：ULMFiT）现在使用：self-attention（著名LM使用sa的例子：GPT、GPT-2、Megatron、turing NLG）但是要小心，要控制attention的范围，因为每一个位置都可以attention其他位置（不能偷看答案）

        predict next token做预测的时候，考虑了它左边的信息来生成embedding，但是右边呢？

        ELMO考虑了右边，左到右的LSTM的输出+右到左的LSTM的输出，连接起来，这样考虑了两边，但是这只是简单拼接，两个方向的考虑都是不完整的句子

         能不能在处理左侧内容的时候就考虑到右侧内容，反之同理？BERT可以做到这件事

BERT如何做到同时考虑两侧内容？

        它把输入的token盖住，两种方法盖住

1. MASK：用特殊token替换
2. random token：随机token替代

        根据盖住部分对应输出的embedding，去预测被盖起来的token是什么。

        BERT用的是transformer（是没有限制的sa，每一个token都可以atten到其他token），就解决了同时考虑所有token的问题，同时因为预测内容是被MASK起来了所以不用担心偷看到

CBOW与BERT

CBOW：word2vec的一种训练方法，用两侧内容预测t位置的token，这种方法的模型非常简单不能看很长的内容，有固定的的窗口，只能看窗口大小的上下文

BERT：预测被盖起来的地方，给多少输入就可以看多长的上下文。这是一个复杂的模型。

BERT遮盖的内容如何决定？

遮盖的内容是随机决定的，但是遮盖方法决定了机器能不能学到东西，一下是两种复杂的遮盖方法：

1. WWM whole word masking：一次遮住一整个word（提前处理好，哪些是一整个word）
2. Phrase-level&entity-level：一次遮住好几个word&先把实体找出来，把实体找出来。这就是ERNIE模型

SpanBert：一次遮住一排token就结束了，长度是由概率决定的。这个模型提出了span boundary objective（SBO）通过两边的token预测指定位置的内容，在coreference结合

XLNET：

        XL：transformer-XL，它可以维度读取信息，可以用relative positional embedding

        认为BERT有问题：认为遮盖会导致依赖预测，而无法学到一些内容。（其实BERT的MASK随机盖住就不会有这种问题）

        XLnet的运作可以从两种观点来看：

1. 从LM语言模型：就是从predict next token来看，只能看到左侧。XLnet是把输入的token顺序随机打乱，用各式各样不同的信息去预测一个token，可以学到很多的dependency从属关系
2. 从bert：bert看整个句子来预测mask的内容。XLnet用部分内容预测mask，用哪些部分是随机的。

        XLnet不像bert一样给mask的内容，而是只给位置附加信息。这里就涉及到一个特殊的神经网络架构

bert不擅长做生成任务（生成任务只能看左侧，右边还没生成出来），只限于自回归模型（由左至右生成的）

bert不适合做s2s的预训练模型（因为缺乏生成的能力）

如果要做需要s2s model 的NLP任务，那么bert只能当做encoder，decoder部分就没有pre-train到