在這篇文章中，我會(huì)介紹一篇最新的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的論文，出自MASS的同一作者。這篇文章的亮點(diǎn)是：將兩種經(jīng)典的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型（MaskedLanguage Model, Permuted Language Model）統(tǒng)一到一個(gè)框架中，并且基于它們的優(yōu)勢(shì)和缺點(diǎn)，取長(zhǎng)補(bǔ)短，提出了一個(gè)新的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型----MPNet，其混合了MLM和PLM各自的優(yōu)勢(shì)，達(dá)到了比兩者更好的效果，在Natural Language Understanding和NaturalLanguageGeneration任務(wù)中，都取得了較好的結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明MPNet在大量下游任務(wù)中超越了MLM和PLM，從而證明了pretrain方法中的2個(gè)關(guān)鍵點(diǎn):

被預(yù)測(cè)的token之間的依賴關(guān)系 (MPNet vs MLM)

整個(gè)序列的位置信息 (MPNet vs PLM)

MPNet: Masked and Permuted Pre-training for Language Understanding(https://arxiv.org/pdf/2004.09297.pdf)

【小小說(shuō)】這篇論文我很喜歡，讀下來(lái)有一種打通了任督二脈一般行云流水的感覺(jué)。在本文中，我會(huì)從BERT和XLNet的統(tǒng)一理論框架講起，然后引出作者如何得到MPNet這一訓(xùn)練方式，接著會(huì)介紹一下作者具體實(shí)現(xiàn)上用到的方法。希望本文可以讓你對(duì)預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的設(shè)計(jì)有一個(gè)更加理論化的認(rèn)識(shí)。

1. BERT和XLNet各自的優(yōu)缺點(diǎn)

?既然是從BERT和XLNet到MPNet，那么當(dāng)然是要先從這兩者講起。大家對(duì)BERT應(yīng)該比較熟悉，它是劃時(shí)代的工作，可以說(shuō)從BERT開(kāi)始，NLP領(lǐng)域正式進(jìn)入了“預(yù)訓(xùn)練模型”的時(shí)代。而XLNet是隨后的重磅之作，在這一節(jié)中，我們先來(lái)回顧一下它們。?

「BERT」: Masked Language Model , 使用了雙邊的context信息，但是忽略了masked token之間的依賴關(guān)系

「XLNet」: Permuted Language Model , 保留了masked token之間的依賴關(guān)系，但是預(yù)測(cè)的時(shí)候每個(gè)token只能看到permuted sequence中的前置位的token的信息，不能看到所有token的信息。(p.s. 不知道XLNet的寶寶辛苦去復(fù)習(xí) 【論文串講】從GPT和BERT到XLNet )

作者分別從input和output兩個(gè)角度總結(jié)了兩者的優(yōu)缺點(diǎn)分別存在的地方:

「Input Discrepancy」: 在Natural Language Understanding的任務(wù)中，模型可以見(jiàn)到完整的input sentence，因此要求在預(yù)訓(xùn)練階段，input要盡可能輸入完整的信息

MLM中，token的語(yǔ)言信息是不完整的，不過(guò)位置信息是保留的(通過(guò)position embedding，p.s. 想具體了解如何通過(guò)position embedding保留的，請(qǐng)移步參考 【經(jīng)典精讀】Transformer模型深度解讀 中"使用Positional Encoding帶來(lái)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)"這部分的內(nèi)容)

PLM中，每個(gè)被預(yù)測(cè)的token只能“看”到被打亂的序列中位于它自己前面的token，而不能像MLM一樣“看”到兩側(cè)的token。

「Output Dependency」:

MLM中，輸出的token，即在input端被mask掉的token，是「互相獨(dú)立的」。也就是說(shuō)這些被mask掉的token之間是假定沒(méi)有context層面的關(guān)系的。

PLM規(guī)避了MLM中的問(wèn)題，被預(yù)測(cè)的token之間也存在context層面的關(guān)系。

「總結(jié)一下就是：」

?「PLM在output dependency的問(wèn)題上處理得比MLM好，但是預(yù)訓(xùn)練階段和fine-tune階段之間的差異比MLM的更大。」?

2. 統(tǒng)一MLM和PLM的優(yōu)化目標(biāo)

?了解了BERT和XLNet各自的優(yōu)缺點(diǎn)和適用的場(chǎng)景后，本文的作者試圖從一個(gè)統(tǒng)一的視角去總結(jié)這兩種預(yù)訓(xùn)練模型，而這個(gè)總結(jié)，引出了后來(lái)的MPNet。?

基于以上兩點(diǎn)觀察，本文的作者提出了統(tǒng)一Masked Language Model和Permuted Language Model的想法，并且起名叫「M」asked and「P」ermuted Language Model，縮寫「MPNet」，意在取兩者之長(zhǎng)，避兩者之短。

2.1. 統(tǒng)一優(yōu)化目標(biāo)的提出

MLM: 由于Masked Language Model中的獨(dú)立性假設(shè)“每個(gè)被mask的位置的token之間是彼此獨(dú)立的”，我們可以換一種方式看待Masked Language Model: 把Masked tokens統(tǒng)一挪到序列的末尾，這樣做并不會(huì)改變模型的任何部分，只是我們的看待方式變了。

重新看待Masked Language Model

2. PLM: 原順序 被打亂成

，然后最右邊的兩個(gè)token 和 就被選作要預(yù)測(cè)的token。

重新看待Permuted Language Model

基于上述的討論，作者給出了統(tǒng)一MLM和PLM訓(xùn)練目標(biāo)的框架：將沒(méi)有被mask的token放在左邊，而將需要被預(yù)測(cè)的token（被mask掉的）放在右邊。

「MLM」

「PLM」

其中，是序列的其中一個(gè)permutation，表示在該permutation中的第 位，表示位置小于的所有位置。

2.2. 討論

MLM和PLM的訓(xùn)練目標(biāo)公式非常接近，唯一的區(qū)別在于，MLM條件概率的條件部分是 和 ; 而PLM的條件部分是，它們的區(qū)別是：

MLM比PLM多了 這個(gè)條件，也就是比PLM多了關(guān)于序列長(zhǎng)度的信息(一個(gè)[M]就是一個(gè)位置)。

PLM比MLM多了被預(yù)測(cè)部分token之間的相關(guān)性:PLM的 是隨著預(yù)測(cè)的進(jìn)行(t的變化)而動(dòng)態(tài)變化的，MLM的 對(duì)于整個(gè)模型預(yù)測(cè)過(guò)程進(jìn)行是恒定不變的。

3. 提出MPNet

?

基于上一節(jié)的總結(jié)，作者按照相同的思路提出了MPNet的預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)

?

「a. MPNet的預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)」

我們既要像MLM那樣，在預(yù)測(cè)時(shí)獲取到序列長(zhǎng)度的信息；又要像PLM那樣，在預(yù)測(cè)后一個(gè)token時(shí)，以前面的所有token(包含前置位被預(yù)測(cè)出來(lái)的)為條件。MPNet做到了：

MPNet示意圖

(b)圖中灰色的部分是encoder端的bidirectional self-attention

(b)圖中藍(lán)色和綠色的部分分別是decoder端的two stream self-attention的content stream和query stream (two stream self-attention的具體定義請(qǐng)參考 【論文串講】從GPT和BERT到XLNet )，這里提一下，content stream相當(dāng)于query stream右移一步。

(a)圖中黑色的線+綠色的線即對(duì)應(yīng)了(b)圖中的綠色點(diǎn)，(a)圖中黑色的線+藍(lán)色的線即對(duì)應(yīng)了(b)圖中的藍(lán)色點(diǎn)。

(b)圖中的行對(duì)應(yīng)著query position，列對(duì)應(yīng)著column position。

「b. ”位置補(bǔ)償“」

由于用到了Permuted Language Model的思想，所以MPNet和XLNet一樣，也要使用two-stream self-attention。想要實(shí)現(xiàn)預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)中的 ，在實(shí)現(xiàn)上作者提出了“位置補(bǔ)償”(positioncompensation)，也就是說(shuō)，在預(yù)測(cè)過(guò)程的每一步，query stream和contentstream都可以看到N(N即序列長(zhǎng)度)個(gè)token，具體結(jié)合圖中的例子來(lái)說(shuō)就是，

預(yù)測(cè) 時(shí): 已知 , , , , , , , ,

預(yù)測(cè) 時(shí): 已知 , , , , , , , , ,

預(yù)測(cè) 時(shí): 已知 , , , , , , , , , ,

也就是說(shuō)，無(wú)論預(yù)測(cè)到哪一步， , ,

, , , 這6個(gè)位置信息都可見(jiàn)。我們回顧一下XLNet，作一下對(duì)比:

預(yù)測(cè) 時(shí): 已知 , , , , , ,

預(yù)測(cè) 時(shí): 已知 , , , , , , , ,

預(yù)測(cè) 時(shí): 已知 , , , , , , , , , ,

可以看出，在預(yù)測(cè) 時(shí)，比MPNet少了 , ，在預(yù)測(cè) 時(shí)，比MPNet少了 。

「c. 總結(jié)」

MPNet有效性來(lái)自于它保留了更多的信息

通過(guò)上面的詳細(xì)講解，相信到這兒大家也明白了：MPNet保留的信息是BERT和XLNet的并集，第一，它利用PLM的自回歸特性，規(guī)避了MLM的獨(dú)立性假設(shè)，在預(yù)測(cè)后面token時(shí)也利用了之前預(yù)測(cè)出來(lái)的token；第二，它利用MLM建模中自帶的序列信息，規(guī)避了PLM在預(yù)測(cè)前面的token時(shí)不知道序列整體的長(zhǎng)度的缺點(diǎn)。這兩點(diǎn)保證了MPNet完美揚(yáng)長(zhǎng)避短，因此在下游任務(wù)中完美擊敗了前兩者。

給我們的啟發(fā)

致力于彌合pre-train階段和下游任務(wù)fine-tune階段的預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)，盡可能減少訓(xùn)練和預(yù)測(cè)過(guò)程中信息的損失，是研究預(yù)訓(xùn)練模型的重中之重，也是預(yù)訓(xùn)練模型領(lǐng)域整體的發(fā)展方向。讀預(yù)訓(xùn)練系列論文的時(shí)候一定要抓住這個(gè)核心線索去讀。

責(zé)任編輯：xj

原文標(biāo)題：【論文串講】從BERT和XLNet到MPNet

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