介紹最基本的XLNet的原理，理解XLNet和BERT的直覺(jué)上的不同點(diǎn)。
作者：Xu LIANG
編譯：ronghuaiyang
首發(fā)：AI公園公眾號(hào)

在發(fā)布后不到一周，我周?chē)腘LP領(lǐng)域的每個(gè)人似乎都在談?wù)?strong>XLNet。

是的，“在20個(gè)任務(wù)上比BERT做得更好”確實(shí)吸引了我們的眼球。但更重要的是理解它是如何工作的，以及為什么它比BERT表現(xiàn)得更好。所以我寫(xiě)了這個(gè)博客來(lái)分享我讀了這篇文章后的想法。

內(nèi)容結(jié)構(gòu)如下。

• 什么是XLNet？
• XLNet和BERT有什么不同？
• XLNet是如何工作的？

什么是XLNet？

首先，XLNet是一個(gè)類(lèi)似于bert的模型，而不是一個(gè)完全不同的模型。但它是一個(gè)非常有前途和潛力的。總之，XLNet是一種廣義的自回歸預(yù)訓(xùn)練方法。

那么，什么是自回歸(AR)語(yǔ)言模型？

AR語(yǔ)言模型是利用上下文單詞預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞的一種模型。但是在這里，上下文單詞被限制在兩個(gè)方向，要么向前，要么向后。

GPT和GPT-2都是AR語(yǔ)言模型。

AR語(yǔ)言模型的優(yōu)點(diǎn)是擅長(zhǎng)NLP生成任務(wù)。因?yàn)樵谏缮舷挛臅r(shí)，通常是正向的。AR語(yǔ)言模型在這類(lèi)NLP任務(wù)中很自然地工作得很好。

但是AR語(yǔ)言模型有一些缺點(diǎn)，它只能使用前向上下文或后向上下文，這意味著它不能同時(shí)使用前向上下文和后向上下文。

XLNet和BERT的區(qū)別是什么？

與AR語(yǔ)言模型不同，BERT被歸類(lèi)為自動(dòng)編碼器(AE)語(yǔ)言模型。

AE語(yǔ)言模型的目的是從損壞的輸入中重建原始數(shù)據(jù)。

損壞的輸入意味著我們使用在訓(xùn)練前階段將原始tokeninto替換為 [MASK] 。我們的目標(biāo)是預(yù)測(cè)into來(lái)得到原來(lái)的句子。

AE語(yǔ)言模型的優(yōu)點(diǎn)是它可以在向前和向后兩個(gè)方向上看到上下文。

但是AE語(yǔ)言模型也有其不足之處。它在預(yù)訓(xùn)練中使用了[MASK]，但是這種人為的符號(hào)在finetune的時(shí)候在實(shí)際數(shù)據(jù)中時(shí)沒(méi)有的，導(dǎo)致了預(yù)訓(xùn)練 — finetune的不一致。[MASK]的另一個(gè)缺點(diǎn)是它假設(shè)所預(yù)測(cè)的(mask掉的)token是相互獨(dú)立的，給出的是未掩碼的tokens。例如，我們有一句話(huà)“It shows that the housing crisis was turned into a banking crisis”。我們蓋住了“banking”和“crisis”。注意這里，我們知道，蓋住的“banking”與“crisis”之間隱含著相互關(guān)聯(lián)。但AE模型是利用那些沒(méi)有蓋住的tokens試圖預(yù)測(cè)“banking”，并獨(dú)立利用那些沒(méi)有蓋住的tokens預(yù)測(cè)“crisis”。它忽視了“banking”與“crisis”之間的關(guān)系。換句話(huà)說(shuō)，它假設(shè)預(yù)測(cè)的(屏蔽的)tokens是相互獨(dú)立的。但是我們知道模型應(yīng)該學(xué)習(xí)(屏蔽的)tokens之間的這種相關(guān)性來(lái)預(yù)測(cè)其中的一個(gè)token。

作者想要強(qiáng)調(diào)的是，XLNet提出了一種新的方法，讓AR語(yǔ)言模型從雙向的上下文中學(xué)習(xí)，避免了AE語(yǔ)言模型中mask方法帶來(lái)的弊端。

XLNet如何工作？

AR語(yǔ)言模型只能使用前向或后向的上下文，如何讓它學(xué)習(xí)雙向上下文呢？語(yǔ)言模型由預(yù)訓(xùn)練階段和調(diào)優(yōu)階段兩個(gè)階段組成。XLNet專(zhuān)注于預(yù)訓(xùn)練階段。在預(yù)訓(xùn)練階段，它提出了一個(gè)新的目標(biāo)，稱(chēng)為重排列語(yǔ)言建模。 我們可以從這個(gè)名字知道基本的思想，它使用重排列。

這里我們用一個(gè)例子來(lái)解釋。序列順序是[x1, x2, x3, x4]。該序列的所有排列如下。

對(duì)于這4個(gè)tokens (N)的句子，有24個(gè)(N!)個(gè)排列。假設(shè)我們想要預(yù)測(cè)x3。24個(gè)排列中有4種模式，x3在第1位，第2位，第3位，第4位。

[x3, xx, xx, xx]
[xx, x3, xx, xx]
[xx, xx, x3, xx]
[xx, xx, xx, x3]

4種模式

在這里，我們將x3的位置設(shè)為第t位，它前面的t-1個(gè)tokens用來(lái)預(yù)測(cè)x3。

x3之前的單詞包含序列中所有可能的單詞和長(zhǎng)度。直觀(guān)地，模型將學(xué)習(xí)從兩邊的所有位置收集信息。

具體實(shí)現(xiàn)要比上面的解釋復(fù)雜得多，這里就不討論了。但是你應(yīng)該對(duì)XLNet有最基本和最重要的了解。

來(lái)自XLNet的靈感

與BERT將mask方法公布于眾一樣，XLNet表明重排列法是一種很好的語(yǔ)言模型目標(biāo)選擇。可以預(yù)見(jiàn)，未來(lái)在語(yǔ)言模型目標(biāo)方面的探索工作將會(huì)越來(lái)越多。

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審核編輯 黃昊宇