ELMO，BERT和GPT的原理和应用总结（李宏毅视频课整理和总结）

Posted 2021-09-12 Y_蒋林志

文章目录

• 0 前言
• 1 Introduction
• • 1.1 word2vec
  • 1.2 Contextualized Word Embedding
• 2 Embeddings from Language Model (ELMO)
• 3 Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT）
• • 3.1 Base Idea
  • 3.2 Training of BERT
  • 3.3 Applications of BERT
  • • 3.3.1 Case 1
    • 3.3.2 Case 2
    • 3.3.3. Case 3
    • 3.3.4 Case 4
  • 3.4 Enhanced Representation through Knowledge Integration (ERNIE)
  • 3.5 More about BERT
  • • 3.5.1 What does BERT learn？
    • 3.5.2 Multilingual（多语言的） BERT
• 4 Generative Pre-Training (GPT)

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0 前言

一个字可以有多种意思，例如：“你好捞哦”和“我捞起鱼”。很明显两个“捞”表达的意思并不相同，但是如果使用word2vec做静态embedding，那么神经网络看到的“捞”是同样的语意。于是就延伸出参考上下文的embedding(Contextualized word embedding)。这种embeding可以保证同一个字在不同的语境下有不同的embeding。本文由整理李宏毅老师视频课笔记和个人理解所得，介绍几种主流的NLP模型：ELMO，BERT和GPT，三个网络模型都是Contextualized word embedding的模型。我会及时回复评论区的问题，如果觉得本文有帮助欢迎点赞 😃。

1 Introduction

1.1 word2vec

最早的word2vec方法是1 of N Encoding，即每一个词汇都当做一个符号，都用向量来描述，这个方法是不足的，这样词汇和词汇之间的相关性反应不出来。后来有了word class，以某种类别标准将词汇进行分类。这个方法也比较粗糙，比如动物也分了很多种。Word Embedding 每一个的词汇都用向量来描述，但是每一个维度是一个属性。很多NLP的任务都不会用独热码，而是用Word Embedding 。这个概念已经详细讲过，有兴趣的朋友可以看我之前的文章。

同一个词汇有不同的意思，比如下图：

上面句子的四个Bank是不同的token，但是同样的type。过去是不区分token的，每一个word type只有一个embedding，即认为语义是一样的。但是事实并非如此。比如前两个句子的bank指的是银行，后面三个bank是指的堤坝。

所以我们希望机器可以依据不同的token给出不同的embedding。如果固定bank的type有两个embedding，如果有第三种意思出现，那么embedding就不够用了。

很多词汇和对象并不是严格对应的，比如说这两个角色，在角色设定上是一样的，但是实际上一个是真人真物，一个是动漫角色。你可以说是一样的，也不一样的。

1.2 Contextualized Word Embedding

我们期望是机器做到每一个word token都有一个embedding。我们考虑上下文越相近的token，可能有相同的embedding，这个技术叫做：Contextualized word embedding。如下图，后面两个bank可能是相近的，而前面一个带有river的bank可能有不同的embedding。

2 Embeddings from Language Model (ELMO)

ELMO是一个基于RNN的语言模型。给RNN很多句子，RNN学习并预测下一个token是什么，输入BOS表示开始就输出潮水，输入潮水，就输出退了等等。如果是单向的RNN，中间hidden layer的就是输入词汇的embedding；如果是双向的RNN，就将正向逆向的embedding接起来作为最终的embedding，双向RNN的好处是前后文的信息都可以使用到：

即使输入同一个词汇，比如“退了”，根据不同的上下文，下一个输出的词汇也不一样了。那么意味着“退了”就有了不同的embedding：

RNN可以是deep的，多加几层。但是这样会产生很多个embedding，所以应该用哪一层的embedding？ELMO的做法是全都要。

具体做法很简单，就是将RNN的每一层的embedding都做weight sum，而如下图的$a_1$和$a_2$这些权值也是根据具体的任务学习出来的。

3 Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT）

3.1 Base Idea

BERT是transformer的encoder，网络架构是一致的。训练transformer需要输出，但是训练BERT只需要收集句子的数据集，不需要annotation（释文），就可以把这个encoder训练出来。BERT实际做的就是给一个句子，然后每一个词汇给一个embedding。

虽然下图使用的中文的词为单位，但是实际上中文用字要更合适。如果输入要表示为独热码，用词为单位这个独热码的维度几乎是无穷尽的，因为词的组合太多了，而如果用字来表示则会好很多。

3.2 Training of BERT

BERT是怎么训练呢？

1. Masked LM: 第一个训练的方法 随机把一定比例的，比如15%的词汇遮盖住，输入到网络中。而BERT就是去猜测这些词汇，做一个测漏字的问题，要BERT填回来。假设第二个词汇是挖空了的（MASK），把挖空词汇的对应embedding丢入一个线性的分类器，要求这个分类器预测这个MASK的词汇是什么。因为这个分类器的能力很差，所以如果用这种分类器都能预测正确，就说明这个embedding比较合适。此时如果有两个词在MASK这一个地方都没有违和感，那么就说有一样的embedding。比如MASK这里用“退了”和“落了”都可以，因为语义是类似的。
   

2. Next Sentence Prediction
   给两个句子，比如“醒醒吧”和“你没有妹妹”，这两个句子是接在一起的，期望BERT能预测两个语句是接在一起的。使用SEP作为两个句子之间的分界符。使用CLS标识要做分类的位置，就是预测这两个句子是否相接的结果，将CLS的embedding丢入一个二分类的线性分类器，可以输出yes或者no。

那么为什么CLS不放在后面呢？不是最后才更合理吗？如果是单向的RNN，那么确实是需要从左读到右，最后才能做分类。但是BERT内部不是RNN，而是transformer，transformer使用的是self-attention的结构，这使得CLS放在开头和结尾是没有区别的。这些都是一起被训练的。在文献上，这两个方法是同时使用的。

3.3 Applications of BERT

问题是怎么使用BERT呢？最简单的是将BERT当作一个抽取特征的工具，就像是ELMO一样，训练新的embedding。但是原文不是只有这样，而是将BERT模型和你的要解的任务一起做训练，怎么结合呢？文中举了4种不同的例子。

3.3.1 Case 1

第一个例子是假设输入句子，输出句子的类别。比如判断这个句子是正面的还是负面的，或者输入新闻，判断是什么领域的。如下图，这个句子放进模型，然后在前面加CLS，CLS对应位置的embedding丢入一个线性分类器，分类器输出就是类别。BERT的参数和分类器的参数可以一起学，线性分类器需要从头学，而BERT的参数只需要微调即可。

3.3.2 Case 2

第二个任务是输入句子，输出句子的每一个词汇的类别。比如slot filing这类的任务，具体做法也是在第一位置放置CLS，但这里是将CLS之外的每一个词汇对应的embedding丢入线性分类器，分类器输出类别。

3.3.3. Case 3

输入两个句子，输出一个类别。比如Natural Language Inference任务，要机器根据一个前提，推论下一个句子的假设是对还是错，还是不知道。具体解法如下和Case 1差不多。

3.3.4 Case 4

第四个例子是解基于抽取的QA问题，即给模型读一篇文章，然后提出一个问题，模型能给答案，而答案本身一定能在文章中找到。给出文章D和问题Q，包含有不同的一些token，输出到模型中，模型可以输出s和e两个整数，则代表答案是第s到第e个token。举例说明的话，如果答案是“within a cloud”，那么输出s=77，e=79，即文中的第77-79的词汇就是答案。

那么怎么用BERT来搭建这个QA的模型呢？

将问题$q_1$,$q_2$…输进去，再把文章$d_1,d_2,d_3...$输入，使用SEP作为分隔符，CLS作为分类标识。每一个词汇都有一个embedding（黄色的vector），再让模型学习一个黄色和一个蓝色的vector，这个向量和embedding是同维的。将红色vector拿去和文章$d$对应的黄色vector做点乘，算出一个scaler值，再输入softmax中看哪个词汇的分数最高，最高词汇的标号就是s；蓝色的也进行同样的操作，看最后分数，最高分数的下标就是e。

当然也有问题没有答案，比如s>e的时候，那么此题就无解。红和蓝都是学习出来的，训练的时候就要给出文章和问题，以及答案的位置。

3.4 Enhanced Representation through Knowledge Integration (ERNIE)

ERNIE这个缩写其实是硬凑的，为了凑出“芝麻街”的人物名字。ERNIE是特别为中文设计的，因为BERT是以字为单位，而ERNIE更考虑词汇，这里不展开讲。

3.5 More about BERT

3.5.1 What does BERT learn？

分析一下BERT每一层究竟学到了什么。假设BERT有24层，文献上的意思是，第一层是分析词性，第二层是分析语法，第三层是词汇之间的关系，以此类推。文献的做法是将每一层做weight sum，任务不同，比如词性和语法任务，那么每一层的权值也不同，根据权值来判断这一层主要是贡献什么。接近input的层就做简单的任务，而接近output的层就做困难的任务。

3.5.2 Multilingual（多语言的） BERT

谷歌使用104种语言训练了一个BERT，尽管BERT不知道这些语言之间的翻译，但是读过这104种语言之后，似乎BERT学习到了这些语言的词汇之间的对应关系。比如仅让BERT学习英语文章的分类，然后用中文文章测试，也能有一些好的分类结果。

4 Generative Pre-Training (GPT)

GPT是一个很大的语言模型，有很多参数。GPT的架构其实就是Transformer的Decoder。Transformer的Encoder是怎么运作的，具体可以看另外一篇文章。

GPT-2可以在完全没有训练资料的情况下，可以做到Reading Comprehension，Summarization和Translation。对于Reading Comprehension，输入文章和问题，以及标号“A：”，就会自动输出答案。

对于Summarization，同理输入文章，再输入“TL；DR.”的标号，就会自动输出摘要：

Translation，比如输入英文句子+ 等号 ，可以输出法语句子：

参数越多，效果好：