paper 阅读 - BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Understanding

Posted 2023-02-22 一杯敬朝阳一杯敬月光

目录

1 BERT VS Transformer

1.1 图示

1.2 输入

1.3 模型

1.4 任务

1.4.1 BERT 预训练

1.5 附录待续

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论文发布于2019 

1 BERT VS Transformer

1.1 图示

Transformer

BERT

 

1.2 输入

Transformer： 位置 encoder + token embedding，在训练的时候 Transformer 有两个输入部分（对应于论文中的 源语言输入 和 目标语言输入）这两个输入是一起全部输入给模型的，预测的时候，源语言 的输入也是一下子给到模型，但是目标语言是一个一个给到的（自回归）。

BERT：位置 embedding + token embedding + segment embedding 。其中 segment embedding 是因为 BERT 预训练有两个任务，其中有一个是预测后一个句子是否是前一个句子的下一句，这边 segment embedding 就是用来区分两个句子的 ，句子对之间放置一个 [SEP] 的 token 也是用来区分两个句子的。[CLS] 这个 token 的作用是为了我们可以用该 token 对应的一层输出来做分类任务（可以理解为该 token 对应的一层输出融合了整句话的表达）。位置 embedding 对应 Transformer 中的 位置 encoder 。

BERT 的输入可以是一个句子（此时的 segment Embedding均是一样的，如图中的  ），也可以是句子对 （此时的 segment Embedding 是两种，如图中的  ）。关于输入的 token 无论是与训练阶段还是 fine-tuning 阶段，句子开始要放置一个 [CLS] ，句子末尾要放置一个 [SEP]，若是句子对，句子之间放置一个 [SEP] 。

• 数据
  • 预训练，无标签的数据集，BooksCorpus （800M words，8亿个单词）和 English Wikipedia （2,500M words ， 25亿个单词，仅保留长文本，忽略 标题、表格、列表等，因为想要抽取连续的长文本信息）
  • 下游任务，利用下游任务的数据（带标签）来 fine-tuning 【由预训练初始化的】 参数。

1.3 模型

Transformer：编码器 + 解码器架构，其中编码器是由6个相同的 Encoder 块组成的，解码器也是由6个相同的 Decoder 块组成的。

BERT：仅有 Transformer 中的 Encoder 块堆叠而成，不过诸如 堆叠的块数、隐藏层的单元数等超参不同，BERT的参数量更大。

参数量，L - Encoder 块的数目，H - embedding 的维度，A - multi-head 的个数。

•  , L = 12， H = 768，A = 12，共计 110M 约1.1亿个参数
•  ,  L = 24， H = 1024，A = 16，共计 340M 约3.4亿个参数

1.4 任务

Transformer ： sequence to sequence ，原论文中主体部分是用于机器翻译，也可推广到其它序列到序列的任务，或用于其他场景的一个模块。

BERT：分为 预训练 和 用作下游任务 两个部分，用作下游任务的使用姿势多种多样，预训练好的BERT的参数作为下游任务该模块的参数的初始化，例如用最后一个 Encoder 块的输出、最后一个块的 #CLS# 的输出 或 多个 Encoder 块的输出 等后续接其它网络结构，例如情感分析，我们可以仅使用最后一个块的 #CLS# 的输出接一个全连接层，再接一个 sigmoid 激活函数。

1.4.1 BERT 预训练

Masked LM （ MLM ） 任务，以往的 NLP 场景多是用 conditional 语言模型，但是 BERT 使用的是 self-attention ，且是 编码器 部分的 self-attention ，即经过 L 个 Encoder 块后，我们所有的隐藏层都能看见 该位置对应的输入 token 前面、后面甚至该 token 本身的信息。所以此处用的是 MLM 任务，即 随机的 masked 掉部分的输入token ，然后损失函数也仅考虑被 masked 掉的 token 对应的输出和 label （ 该处若不被 masked 掉的原始值） 的交叉熵损失。

注1：损失函数也仅考虑被 masked 掉那部分的交叉熵损失，真正在实现的时候，我们可以将所有输出均映射到字典长度空间，再过 softmax ，然后一起来算损失，不过我们会在输入的时候做处理，其实编码器也是可以用来做 seq2seq 的，即它们的输入和输出在序列长度这个维度不会发生变化，则我们可以在做 label 的时候给没有被 masked 掉的那些 token 对应的 label 赋一个特殊的 token ，此处我们假设该特殊 token 对应的索引为 0 ，我们只要在计算损失的时候跳过 索引 为 0 的那部分 label 即可。

class BertForPreTraining(BertPreTrainedModel):
    def __init__(self, config)：
        super(BertForPreTraining, self).__init__(config)
        self.bert = BertModel(config)
        self.cls = BertPreTrainingHeads(config,                 
             self.bert.embeddings.word_embeddings.weight)
        self.apply(self.init_bert_weights)
        self.vocab_size = config.vocab_size
        self.next_loss_func = CrossEntropyLoss()
        self.mlm_loss_func = CrossEntropyLoss(ignore_index=0)
    def forward(self, input_ids, positional_enc, token_type_ids=None,
                attention_mask=None, masked_lm_labels=None, next_sentence_label=None):
        sequence_output, pooled_output = self.bert(input_ids, positional_enc, 
             token_type_ids, attention_mask,output_all_encoded_layers=False)
        # 全都送进loss，然后在loss中实现只计算被masked掉的那部分的逻辑
        # sequence_output： 预训练是最后一个 encoder 块的输出
        # pooled_output：pooled_output为隐藏层中[CLS]对应的token的一条向量
        mlm_preds, next_sen_preds = self.cls(sequence_output, pooled_output)
        return mlm_preds, next_sen_preds

    def compute_loss(self, predictions, labels, num_class=2, ignore_index=-100):
        # 这边调用的时候ignore_index 传0即可
        loss_func = CrossEntropyLoss(ignore_index=ignore_index)
        return loss_func(predictions.view(-1, num_class), labels.view(-1))

class BertPreTrainingHeads(nn.Module):
    """
    BERT的训练中通过隐藏层输出Masked LM的预测和Next Sentence的预测
    """
    def __init__(self, config, bert_model_embedding_weights):
        super(BertPreTrainingHeads, self).__init__()
        # 把transformer block输出的[batch_size, seq_len, embed_dim]
        # 映射为[batch_size, seq_len, vocab_size]
        # 用来进行MaskedLM的预测
        self.predictions = BertLMPredictionHead(config, bert_model_embedding_weights)
        # 用来把pooled_output也就是对应#CLS#的那一条向量映射为2分类
        # 用来进行Next Sentence的预测
        self.seq_relationship = nn.Linear(config.hidden_size, 2)

    def forward(self, sequence_output, pooled_output):
        # 预训练只取最后一层
        prediction_scores = self.predictions(sequence_output)
        seq_relationship_score = self.seq_relationship(pooled_output)
        return prediction_scores, seq_relationship_score

注2： 随机 masked 掉15%的 token ，若仅仅将 masked 的 token 替换为 [MASK] ，则会造成预训练和 fine-tuning 的不匹配，因为下游任务中不出现 [MASK] 。所以随机 masked 的过程为

• 先对每个 token 以15%的概率进行 masked ，若该 token 未被 masked ，则不参与最终的损失计算，我们通过将其 label 的 index 设置为0，并在调用交叉熵损失的时候给 ignore_index 传0来实现。一旦一个 token 被选中，则该 token 参与损失计算，将对应的 label 设置为该token ，则该输入 token 如下：
  • 以80%的概率将该 token 替换为 [MASK]
  • 以10%的概率随机选择一个 token
  • 剩下10%的概率维持原样

我们的目的是还原被 masked 掉的 token ，至于为啥还有10%的几率不变，因为不这么做的话，意味着模型的输出应该永远不等于输入，这是不对的。

def random_char(self, sentence):
    char_tokens_ = list(sentence)
    # 拿到句子文本的索引表示
    char_tokens = self.tokenize_char(char_tokens_)

    output_label = []
    for i, token in enumerate(char_tokens):
        prob = random.random()
        # 30% 的概率进行选中该token进行 MLM，需要计算loss
        if prob < 0.30:
            prob /= 0.30
            # 被选中，则需要计算loss
            output_label.append(char_tokens[i])
            # 80% randomly change token to mask token
            if prob < 0.8:
                # 选中该token的情况下，80%的概率输入进行masked
                char_tokens[i] = self.mask_index
            # 10% randomly change token to random token
            elif prob < 0.9:
                # 选中该token的情况下，10%的概率随机选择一个token做输入
                char_tokens[i] = random.randrange(len(self.word2idx))
            # else:
                # 选中该token的情况下，10%的概率输入不变，这一块无需写出来
            #     char_tokens[i] = char_tokens[i]
        else:  # 70%的概率不选中该token进行MLM，所以无须计算loss
            output_label.append(0)
    return char_tokens, output_label

Next Sentence Prediction（ NSP ）任务。很多下游任务需要理解句子之间的关系，但是这种关系无法被语言模型捕获。为了建模这种关系，预训练了一个二分类任务，预测句子对中后面一句是否是前面一句的下一句。训练数据，以50%的概率将句子 A 的下一句作为句子 B ， label 是 IsNext ；剩下的50%的概率从语料库中随机选择一句作为句子 B ， label 是 NotNext 。论文里证明了该任务的添加有助于 QA 【问答(Question answer, QA)，它可以近似为排名候选答案的句子或短语，基于其相似性的原始问题(Yang et al.， 2015)】任务 和 NLI 【自然语言推理(NLI)，也被称为识别文本蕴涵(RTE)，它关注一个假设是否可以从一个前提中推断出来，需要理解假设和前提之间的语义相似性(Dagan et al.， 2006;Bowman等人，2015)】任务。

1.5 附录待续

参考：

https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf

GitHub - aespresso/a_journey_into_math_of_ml: 汉语自然语言处理视频教程-开源学习资料