首页 > 其他分享 >【论文精读】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

【论文精读】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

时间:2024-11-07 14:58:22浏览次数:1  
标签:Pre BERT 精读 训练 -- 模型 token 句子

【论文精读】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

作者: Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova
发表会议: NAACL 2019
论文地址: arXiv:1810.04805

BERT是近年来NLP领域影响最大的模型。

在CV领域,很早的时候就可以实现迁移学习。在一个大的数据集上面,例如ImageNet上,预先训练好一个模型,对于一般的CV任务,在预训练模型的基础上稍微改一改,就可以得到很好的效果。

而在NLP领域,很长一段时间内,都需要研究者自己构造神经网络,从零开始训练。

BERT的出现,使得我们终于可以事先训练好一个模型,然后将这个模型应用在各种NLP任务上。既简化了模型训练,也提升了任务性能。

也是就说,BERT出现之后,NLP领域终于也可以用迁移学习了。

目录

1. Introduction

1.1 语言模型预训练方法

现有的语言模型预训练方法主要分为两类:

  1. 基于特征的方法(Feature-based):
    • 代表模型:ELMo
    • 需要针对具体任务设计特定的神经网络架构
    • 预训练模型的输出仅作为任务模型的额外特征输入
    • 预训练参数在下游任务中保持固定不变
  2. 基于微调的方法(Fine-tuning):
    • 代表模型:OpenAI GPT
    • 不需要针对具体任务设计特定架构
    • 在预训练模型的基础上添加简单的输出层
    • 在下游任务训练时微调全部参数

1.2 BERT的改进和优势

相比传统方法,BERT的改进和优势在于:

  1. 使用了双向注意力:

    • ELMo采用两个单向LSTM(前向和后向),但仅仅将前向表示和后向表示进行简单拼接
    • GPT使用Transformer,但使用单向注意力
    • BERT使用双向Transformer,使用双向注意力机制。
  2. Bert是基于微调的方法,也是第一个超过特定任务架构表现的微调方法。

    "BERT is the first fine-tuning based representation model that achieves state-of-the-art performance on a large suite of sentence-level and token-level tasks, outper-forming many task-specific architectures."

  3. BERT在11个NLP任务中表现良好。

2. BERT

2.1 BERT训练的两个阶段

BERT的训练过程分为两个阶段:预训练(pre-training)和微调(fine-tuning)。

在预训练阶段:模型使用大量的无标注数据,在不同的预训练任务上进行训练。

在微调阶段,首先用预训练好的参数对 BERT 模型进行初始化,然后使用下游任务中的标注数据对BERT中的参数进行微调。

值得注意的是,尽管不同下游任务共享相同的预训练参数,但最终,每个任务都会得到一个独立的微调模型,以适应其特定的目标。

2.2 BERT基础架构

BERT有两个版本。\(BERT_{BASE}\)用来和GPT做比较,\(BERT_{LARGE}\)用来冲榜。

BERT的基础架构是双向Transformer Encoder:

  • \(BERT_{BASE}\): L=12, H=768, A=12, 参数量110M
  • \(BERT_{LARGE}\): L=24, H=1024, A=16, 参数量340M

其中:

  • L: Transformer层数
  • H: 隐藏层维度
  • A: 多头注意力头数

2.3 输入

BERT的输入很灵活,可以是单句输入,也可以同时输入一个句子对。

单句输入和句子对输入分别对应不同的预训练任务。

BERT的输入表示由三部分Embedding相加得到:

  1. Token Embeddings: WordPiece 分词后的词向量
  2. Segment Embeddings: 区分不同句子的Embedding
  3. Position Embeddings: 位置编码

image-20241103214817440

Token Embeddings:首先,使用WordPiece进行分词。然后,在输入的最前方加一个特殊标记[cls] 。此外,在句子和句子之间,用特殊标记[sep]分割。

Segment Embeddings:除了用[sep]分割句子之外,BERT还使用了Segment Embeddings来分割句子。例如,输入一个句子对:句子A和句子B。那么对于句子A的全部token,Segment Embedding取相同的值\(E_A\);对句子B的所有token,Segment Embedding取另一个相同的值\(E_B\)。

Position Embeddings:和Transformer不同,Transformer采用的是位置编码,即人为的设定好了位置和编码之间的映射关系。而BERT使用Embedding,让模型自己学习位置和编码之间的映射关系。

2.4 预训练阶段

使用两个预训练任务,对BERT进行预训练

  • 任务1,Masked LM(MLM)随机mask(遮盖)一定比例的tokens(输入词元),BERT需要预测这些被mask的token。

    具体来说,需要随机mask 15%的token;在这15%的token中

    • 80%替换为[MASK]标记
    • 10%随机替换为其他词
    • 10%保持不变

    目标是:预测这些被mask的原始token。

    【例】输入是:my dog is hairy,假设我们选中了第四个token进行mask,那么

    有80%的概率:将第四个token替换为[MASK],例如, my dog is hairy \(\rightarrow\) my dog is [MASK]

    有10%的概率:将第四个token随机替换为其他词,例如, my dog is hairy \(\rightarrow\) my dog is apple

    有10%的概率:第四个token保持不变,例如,my dog is hairy \(\rightarrow\) my dog is hairy

  • 任务2,Next Sentence Prediction (NSP)给BERT输入一个句子对。其中,50%是真实的连续句子对(IsNext),50%是随机组合的句子对(NotNext)。

    目标是:判断输入的句子对是否是连续的。

    【例】

    image-20241105123536153

  • 两个预训练任务,MLM和NSP的作用不同:其中MLM负责让BERT捕捉token和token之间的关系;NSP负责让BERT捕捉句子和句子间的关系

2.5 微调阶段

在微调阶段,只需要:

  1. 在预训练的BERT后加一个输出层。(例如,可以在BERT后面加一个线性层)
  2. 调整BERT的输入格式,把BERT的部分输出送入输出层
  3. 微调参数

[CLS] representation表示BERT输出中,对应[CLS]的那部分; token representation表示BERT完整的输出序列。

【例】

  1. 情感分析任务
  • 输入形式: text-∅ 对。text部分为待分析的目标句子,∅表示第二部分为空
  • 输出层: 将 [CLS] representation送入输出层。
  1. 问答任务
  • 输入形式: question-passage 对。question: 输入的问题文本,passage: 包含答案的上下文段落
  • 输出层: 将 token representation送入输出层。
  1. 序列标注任务
  • 输入形式: text-∅ 对。text: 需要进行标注的文本序列,∅表示第二部分为空
  • 输出层: 将 token representation送入输出层。

3. 实验

3.1 GLUE

GLUE:包括判断两句话是蕴含/矛盾/中性关系、判断两个问题是否语义等价、判断句子是否包含问题的答案、情感判断等9个子任务

微调阶段的模型架构:

flowchart TB A["BERT"]-->B["[CLS] representation"] B-->C[分类层] C-->output

性能:

  • \(BERT_{BASE}\)和\(BERT_{LARGE}\)在GLUE的所有任务上都显著优于之前的所有系统
  • 相比之前最好的结果,平均准确率分别提升了4.5%和7.0%
  • 在最大规模的MNLI任务上,获得了4.6%的绝对准确率提升
  • 在官方GLUE排行榜上,\(BERT_{LARGE}\)获得了80.5分,而OpenAI GPT为72.8分

3.2 SQuAD

SQuAD :给定一个问题和一段文本,要求从文本中找出问题的答案。

微调阶段的模型架构:

flowchart TD A["输入: 问题和段落文本"] --> B["BERT模型处理"] B --> C["得到每个token的表示Ti"] C --> D["起始向量 S"] C --> E["结束向量 E"] D --> F["计算起始位置得分"] subgraph 得分计算 F --> G["Pi = exp(S·Ti) / Σj exp(S·Tj)"] end E --> H["计算结束位置得分"] subgraph 结束得分 H --> I["Pj = exp(E·Tj) / Σk exp(E·Tk)"] end G --> J["寻找最优得分片段"] I --> J J --> K["使得S·Ti + E·Tj最大,且j ≥ i"] K --> L["输出答案片段"]

性能:

  • SQuAD v1.1上F1分数达到93.2,超过之前最好成绩1.5个点
  • SQuAD v2.0上F1分数达到83.1,超过之前最好成绩5.1个点

3.3 SWAG

SWAG数据集:给定1句话,和4个可能的后续句子,要求从4个选项中选择最合理的那一个。

微调阶段的模型架构:

flowchart TD A["输入: 给定句子 + 4个候选延续句"] --> B["构建4个输入序列"] B --> C1["BERT #1"] B --> C2["BERT #2"] B --> C3["BERT #3"] B --> C4["BERT #4"] subgraph 每个候选项的处理 C1 --> D1["[CLS]表示"] C2 --> D2["[CLS]表示"] C3 --> D3["[CLS]表示"] C4 --> D4["[CLS]表示"] end D1 & D2 & D3 & D4 --> E["得分向量计算层"] E --> F["Softmax归一化"] F --> G["选择得分最高的候选项作为答案"] style C1 fill:#e0f7fa style C2 fill:#e0f7fa style C3 fill:#e0f7fa style C4 fill:#e0f7fa

性能:

  • \(BERT_{LARGE}\)比baseline提高27.1%,比OpenAI GPT提高8.3%

4. 消融实验

4.1 调整预训练任务

结论:MLM和NSP两个预训练任务缺一不可

使用与\(BERT_{BASE}\)相同的设置,评估了两种预训练目标:

  • No NSP:去掉"下一句预测"任务,只保留"掩码语言模型"(MLM)
  • LTR & No NSP:使用传统的从左到右语言模型,而不是MLM,同时也去掉NSP任务

实验结果显示:

  • No NSP vs. \(BERT_{BASE}\) :移除NSP任务显著降低了QNLI、MNLI和SQuAD的性能
  • LTR & No NSP vs. No NSP:从双向MLM改为单向LTR,模型在所有任务上表现都变差,在MRPC和SQuAD上性能下降特别明显。
  • 即使在LTR模型上添加BiLSTM层也无法弥补性能差距

4.2 调整模型大小

对基于微调的模型(如BERT)来说,几乎不存在过拟合问题,更大即更好。

通过改变层数(L)、隐藏单元数(H)和注意力头数(A)来测试不同规模的模型:

  • 发现更大的模型在所有任务上都能带来持续的性能提升。即使在只有3600训练样本的MRPC任务上,大模型仍然更有效

  • 当基于微调的预训练语言模型(如BERT)得到充分预训练后,增大模型规模(如增加层数、扩大隐藏层维度)能够持续提升模型性能。即使在训练样本极其稀少的任务上,更大的预训练模型依然能带来更好的效果。

    PS:对基于特征的预训练方法(feature-based)来说,一味增大模型规模确实不会带来太多效果。但是对基于微调的预训练方法(fine-tuning)来说,模型越大,效果越好。

4.3 把BERT当作基于特征的方法(feature-based)使用

BERT既可以看作基于特征的预训练方法,也可以看作基于微调的预训练方法

  • 两种方法都能取得很好的效果
  • 最佳的特征提取方法与微调方法的效果相差很小
  • BERT既可以用作特征提取器,也可以直接微调

5. 结论

  • BERT是一个深度双向的预训练模型。
  • 使用BERT,可以很好的处理很多NLP任务。

标签:Pre,BERT,精读,训练,--,模型,token,句子
From: https://www.cnblogs.com/rh-li/p/18532244

相关文章

  • 人工智能是怎么来预测足球比赛结果的?SoccerPredictor
    在科技日新月异的今天,人工智能已经渗透到我们生活的方方面面,从智能家居到自动驾驶汽车,从虚拟助手到医疗诊断。而现在,AI甚至开始涉足体育领域,尤其是在预测足球比赛结果这一领域展现出了惊人的能力。那么,AI是如何做到预测足球比赛结果的呢?让我们一起揭开这项技术的神秘面纱。......
  • 纯前端图片压缩神器 Compressor
    点赞+关注+收藏=学会了本文简介本文可在公众号「德育处主任」免费阅读现在大部分网站都会有图片,不管这个图片是用来展示的,还是需要上传到服务器的。但图片的体积往往比文字大,会占用更多的服务器空间,也会消耗用户更多的流量。所以在适当范围内压缩一下图片是很有......
  • 界面控件DevExpress WPF中文教程:Data Grid——卡片视图设置
    DevExpressWPF拥有120+个控件和库,将帮助您交付满足甚至超出企业需求的高性能业务应用程序。通过DevExpressWPF能创建有着强大互动功能的XAML基础应用程序,这些应用程序专注于当代客户的需求和构建未来新一代支持触摸的解决方案。无论是Office办公软件的衍伸产品,还是以数据为中心......
  • bert自然语言处理框架
    探索BERT:自然语言处理的新纪元在人工智能和自然语言处理(NLP)的浩瀚星空中,BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)无疑是近年来最耀眼的星辰之一。自2018年由GoogleAILanguage团队提出以来,BERT不仅重新定义了NLP任务的处理方式,还极大地推动了该领域的边......
  • Nuxt.js 应用中的 prerender:routes 事件钩子详解
    title:Nuxt.js应用中的prerender:routes事件钩子详解date:2024/11/6updated:2024/11/6author:cmdragonexcerpt:prerender:routes是Nuxt.js中的一个钩子,允许开发者在预渲染过程中扩展要预渲染的路由列表。这对于静态站点生成(SSG)尤为重要,开发者可以根据需求添加额......
  • 构建一个完整的 Express API 服务
    ​......
  • WordPress修改网站地址,WordPress网站地址更改步骤
    修改WordPress网站的地址(站点地址和WordPress地址)可以通过以下步骤完成:登录WordPress后台:打开WordPress网站的后台管理页面,输入用户名和密码登录。进入设置:在后台左侧菜单中,点击“设置”>“常规”。修改网站地址:在“WordPress地址(URL)”和“站点地址(URL)”字段中......
  • mapreduce流程
    逻辑切片1、逻辑切片对block块进行切分,切分的结果将影响map任务的数量2、split切片的大小默认是128M,与block块大小一样,一个block块会有一个切片3、如果读取到最后一个block块时会与前一个block进行合并,合并后的大小如果大于1281.1将会各自生成一个切片,合并后的大小如果小于......
  • mapreduce案例_词频统计
    统计文件中英文单词出现的次数importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapreduce.......
  • mapreducr案例_好友关系
    importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;importorg.apache......