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斯坦福NLP课程 | 第13讲 - 基于上下文的表征与NLP预训练模型(ELMo, transformer)

原创

ShowMeAI

发布于 2022-05-16 09:49:46

9160

文章被收录于专栏：ShowMeAI研究中心ShowMeAI研究中心

作者：韩信子@ShowMeAI，路遥@ShowMeAI，奇异果@ShowMeAI

教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36

本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/250

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ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》课程的全部课件，做了中文翻译和注释，并制作成了GIF动图！

引言

授课计划

Reflections on word representations / 词向量知识回顾
Pre-ELMo and ELMO / ELMo模型
ULMfit and onward / ULMfit模型
Transformer architectures / Transformer结构
BERT / BERT

1.词向量知识回顾

1.1 词向量表征

现在我们可以获得一个单词的表示
- 我们开始时学过的单词向量
  - Word2vec，GloVe，fastText

1.2 预训练的词向量

POS和NER两种表征体系
11个词窗，100个隐层神经元，在12w词上训练7周

我们可以随机初始化词向量，并根据我们自己的下游任务训练它们
但在绝大多数情况下，使用预训练词向量是有帮助的，因为它们本身是自带信息的 (我们可以在更大体量的预训练语料上训练得到它们)

1.3 未知词的词向量应用建议

简单且常见的解决方案：
训练时：词汇表 $\{\text { words occurring, say, } \geq 5 \text { times }\} \cup\{<\text{UNK}>\}$
- 将所有罕见的词 (数据集中出现次数小于 5) 都映射为 $<\text{UNK}>$ ，为其训练一个词向量
运行时：使用 $<\text{UNK}>$ 代替词汇表之外的词 OOV
问题：
- 没有办法区分不同 UNK words，无论是身份还是意义

解决方案

使用字符级模型学习词向量
特别是在 QA 中，match on word identity 是很重要的，即使词向量词汇表以外的单词
尝试这些建议 (from Dhingra, Liu, Salakhutdinov, Cohen 2017)
如果测试时的 $<\text{UNK}>$ 单词不在你的词汇表中，但是出现在你使用的无监督词嵌入中，测试时直接使用这个向量
此外，你可以将其视为新的单词，并为其分配一个随机向量，将它们添加到你的词汇表
帮助很大或者也许能帮点忙

你可以试试另一件事
- 将它们分解为词类 (如未知号码，大写等等)，每种都对应一个 $<\text{UNK-class}>$

1.4 单词的表示

存在两个大问题

对于一个 word type 总是是用相同的表示，不考虑这个 word token 出现的上下文
- 我们可以进行非常细粒度的词义消歧
我们对一个词只有一种表示，但是单词有不同的方面，包括语义，句法行为，以及表达 / 含义

1.5 我们一直都有解决这个问题的办法吗？

在NLM中，我们直接将单词向量 (可能只在语料库上训练) 插入LSTM层
那些LSTM层被训练来预测下一个单词
但这些语言模型在每一个位置生成特定于上下文的词表示

1.6 #论文解读

Semi-supervised sequence tagging with bidirectional language models
想法：想要获得单词在上下文的意思，但标准的 RNN 学习任务只在 task-labeled 的小数据上 (如 NER )
为什么不通过半监督学习的方式在大型无标签数据集上训练 NLM，而不只是词向量

1.7 标签语言模型 (Tag LM )

步骤3：在序列标记模型中同时使用单词嵌入和 LM 嵌入
步骤2：为输入序列中的每个标记准备单词嵌入和 LM 嵌入
步骤1：预训练词嵌入和语言模型
与上文无关的单词嵌入 + RNN model 得到的 hidden states 作为特征输入

$\mathbf{h}_{k, l}=\left[\overrightarrow{\mathbf{h}}_{k, 1} ; \overleftarrow{\mathbf{h}}_{k, 1} ; \mathbf{h}_{k}^{L M}\right]$

Char CNN / RNN + Token Embedding 作为 bi-LSTM 的输入
得到的 hidden states 与 Pre-trained bi-LM (冻结的) 的 hidden states 连接起来输入到第二层的 bi-LSTM 中

1.8 命名实体识别 (NER)

一个非常重要的NLP子任务：查找和分类文本中的实体

1.9 CoNLL 2003命名实体识别 (en news testb)

1.10 #论文解读

语言模型在 Billion word benchmark 的8亿个训练单词上训练

语言模型观察结果

在监督数据集上训练的语言模型并不会受益
双向语言模型仅有助于 forward 过程，提升约 0.2
具有巨大的语言模型设计 (困惑度 30) 比较小的模型 (困惑度 48) 提升约 0.3

任务特定的BiLSTM观察结果

仅使用LM嵌入来预测并不是很好：88.17 F1
- 远低于仅在标记数据上使用 BiLSTM 标记器

1.11 #论文解读

https://arxiv.org/pdf/1708.00107.pdf
也有一种思路：使用训练好的序列模型，为其他NLP模型提供上下文
思路：机器翻译是为了保存意思，所以这也许是个好目标？
使用 seq2seq + attention NMT system 中的 Encoder，即 2 层 bi-LSTM，作为上下文提供者
所得到的 CoVe 向量在各种任务上都优于 GloVe 向量
但是，结果并不像其他幻灯片中描述的更简单的 NLM 训练那么好，所以似乎被放弃了
- 也许NMT只是比语言建模更难？
- 或许有一天这个想法会回来？

2.ELMo模型

2.1 #论文解读#ELMo

Deep contextualized word representations. NAACL 2018.
word token vectors or contextual word vectors 的爆发版本
使用长上下文而不是上下文窗口学习 word token 向量 (这里，整个句子可能更长)
学习深度 Bi-NLM，并在预测中使用它的所有层

训练一个双向语言模型 (LM)
目标是效果 OK 但不要太大的语言模型 (LM)
- 使用 2 个 biLSTM 层
- (仅) 使用字符CNN构建初始单词表示
  - 2048 个 char n-gram filters 和 2 个 highway layers，512 维的 projection
- 4096 dim hidden/cell LSTM状态，使用 512 dim 的对下一个输入的投影
- 使用残差连接
- 绑定 token 的输入和输出的参数 (softmax)，并将这些参数绑定到正向和反向语言模型 (LM) 之间

ELMo 学习 biLM 表示的特定任务组合
这是一个创新，TagLM 中仅仅使用堆叠 LSTM 的顶层，ELMo 认为 BiLSTM 所有层都是有用的

$\mathbf{E} \mathbf{L} \mathbf{M} \mathbf{o}_{k}^{t a s k}=E\left(R_{k} ; \Theta^{t a s k}\right)=\gamma^{t a s k} \sum_{j=0}^{L} s_{j}^{t a s k} \mathbf{h}_{k, j}^{L M}$

$\gamma^{task}$ 衡量 ELMo 对任务的总体有用性，是为特定任务学习的全局比例因子
$\mathbf{s}^{task}$ 是 softmax 归一化的混合模型权重，是 BiLSTM 的加权平均值的权重，对不同的任务是不同的，因为不同的任务对不同层的 BiLSTM 的

首先运行 biLM 获取每个单词的表示
然后，让 (无论什么) 最终任务模型使用它们
- 冻结 ELMo 的权重，用于监督模型
- 将 ELMo 权重连接到特定于任务的模型中
  - 细节取决于任务
    - 像 TagLM 一样连接到中间层是典型的
    - 可以在生产输出时提供更多的表示，例如在问答系统中

2.2 ELMo在序列标记器中的使用

2.3 CoNLL 2003命名实体识别 (en news testb)

2.4 ELMo结果：适用于所有任务

2.5 ELMo ：层权重

这两个 biLSTM NLM 层有不同的用途 / 含义
- 低层更适合低级语法，例如
  - 词性标注(part-of-speech tagging)、句法依赖(syntactic dependency)、NER
- 高层更适合更高级别的语义
  - 情绪、语义角色标记、问答系统、SNLI
这似乎很有趣，但它是如何通过两层以上的网络来实现的看起来更有趣

3.ULMfit模型

3.1 ULMfit

Howard and Ruder (2018) Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification.
- 转移 NLM 知识的一般思路是一样的
- 这里应用于文本分类

在大型通用领域的无监督语料库上使用 biLM 训练
- 在目标任务数据上调整 LM
- 对特定任务将分类器进行微调
使用合理大小的 1 GPU 语言模型，并不是真的很大
在LM调优中要注意很多
- 不同的每层学习速度
- 倾斜三角形学习率 (STLR) 计划
学习分类器时逐步分层解冻和STLR
使用 $\left[h_{T}, \operatorname{maxpool}(\mathbf{h}), \operatorname{meanpool}(\mathbf{h})\right]$ 进行分类
使用大型的预训练语言模型，是一种提高性能的非常有效的方法

3.2 ULMfit性能

文本分类器错误率

3.3 ULMfit迁移学习

迁移学习

3.4 让我们扩大规模

补充说明

如果使用监督数据进行训练文本分类器，需要大量的数据才能学习好

3.5 GPT-2语言模型(cherry-picked)输出

补充说明

文本生成的样例

3.6 GPT-2语言模型(cherry-picked)输出

4.Transformer结构

4.1 Transformer介绍

所有这些模型都是以Transformer为主结构的，我们应该学习一下Transformer吧

补充说明

Transformer 不仅很强大，而且允许扩展到更大的尺寸

4.2 Transformers 动机

我们想要并行化，但是RNNs本质上是顺序的
尽管有 GRUs 和 LSTMs，RNNs 仍然需要注意机制来处理长期依赖关系——否则状态之间的 path length 路径长度 会随着序列增长
但如果注意力让我们进入任何一个状态……也许我们可以只用注意力而不需要RNN?

4.3 Transformer 概览

Attention is all you need. 2017. Aswani, Shazeer, Parmar, Uszkoreit, Jones, Gomez, Kaiser, Polosukhin
序列到序列编码解码模型，但它是非循环非串行结构
任务：平行语料库的机器翻译
预测每个翻译单词
最终成本/误差函数是 softmax 分类器基础上的标准交叉熵误差

4.4 Transformer 基础

自学 transformer
- 主要推荐资源
  - http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html
  - The Annotated Transformer by Sasha Rush
- 一个使用PyTorch的Jupyter笔记本，解释了一切！
现在：我们定义 Transformer 网络的基本构建块：第一，新的注意力层

4.5 点乘注意力 Dot-Product Attention

输入：对于一个输出而言的查询 $q$ 和一组键-值对 ( $k-v$ )
Query，keys，values，and output 都是向量
输出值的加权和
权重的每个值是由查询和相关键的内积计算结果
Query 和 keys 有相同维数 $d_k$ ，value 的维数为 $d_v$

$A(q, K, V)=\sum_{i} \frac{e^{q \cdot k_{i}}}{\sum_{j} e^{q \cdot k_{j}}} v_{i}$

4.6 点乘注意力矩阵表示法

当我们有多个查询 $q$ 时，我们将它们叠加在一个矩阵 $Q$ 中

$A(Q, K, V)=\operatorname{softmax}\left(Q K^{T}\right) V$

4.7 缩放点乘注意力

问题： $d_k$ 变大时， $q^Tk$ 的方差增大 → 一些 softmax 中的值的方差将会变大 → softmax 得到的是峰值 → 因此梯度变小了
解决方案：通过 query / key 向量的长度进行缩放

$A(Q, K, V)=\operatorname{softmax}\left(\frac{Q K^{T}}{\sqrt{d_{k}}}\right) V$

4.8 编码器中的自注意力

输入单词向量是 queries，keys and values
换句话说：这个词向量自己选择彼此
词向量堆栈= Q = K = V
我们会通过解码器明白为什么我们在定义中将他们分开

4.9 多头注意力

简单 self-attention 的问题
- 单词只有一种相互交互的方式
解决方案：多头注意力
首先，通过矩阵 $W$ 将 $Q$ ， $K$ ， $V$ 映射到 $h = 8$ 的许多低维空间
然后，应用注意力，然后连接输出，通过线性层

$\text {MultiHead}(\boldsymbol{Q}, \boldsymbol{K}, \boldsymbol{V})=\text {Concat(head}_{1}, \ldots, \text { head }_{h})$

$\text {where head}_{i}=\text {Attention}\left(Q W_{i}^{Q}, K W_{i}^{K}, V W_{i}^{V}\right)$

4.10 完整的transformer模块

每个 Block 都有两个 子层
- 多头 attention
- 两层的前馈神经网络，使用 ReLU
这两个子层都
- 残差连接以及层归一化
- LayerNorm(x+Sublayer(x))
- 层归一化将输入转化为均值是 $0$ ，方差是 $1$ ，每一层和每一个训练点 (并且添加了两个参数)

$\mu^{l}=\frac{1}{H} \sum_{i=1}^{H} a_{i}^{l} \quad \sigma^{l}=\sqrt{\frac{1}{H} \sum_{i=1}^{H}\left(a_{i}^{l}-\mu^{l}\right)^{2}} \quad h_{i}=f\left(\frac{g_{i}}{\sigma_{i}}\left(a_{i}-\mu_{i}\right)+b_{i}\right)$

Layer Normalization by Ba, Kiros and Hinton,
https://arxiv.org/pdf/1607.06450.pdf

4.11 编码器输入

实际的词表示是 byte-pair 编码
还添加了一个 positional encoding 位置编码，相同的词语在不同的位置有不同的整体表征

$\begin{aligned} \begin{cases} PE(pos, 2i)=\sin \left(pos / 10000^{2 i / d_{model}}\right) \ PE(\text {pos}, 2 i+1)=\cos \left(pos / 10000^{2 i / d_{model}}\right) \end{cases} \end{aligned}$

4.12 完整编码器Encoder

encoder 中，每个 Block 都是来自前一层的 $Q$ ， $K$ ， $V$
Blocks 被重复 6 次 (垂直方向)
在每个阶段，你可以通过多头注意力看到句子中的各个地方，累积信息并将其推送到下一层。在任一方向上的序列逐步推送信息来计算感兴趣的值
非常善于学习语言结构

4.13 第5层的注意力可视化

词语开始以合理的方式关注其他词语
不同的颜色对应不同的注意力头

4.14 注意力可视化

Implicit anaphora resolution
对于代词，注意力头学会了如何找到其指代物
在第五层中，从 head 5 和 6 的单词 its 中分离出来的注意力。请注意，这个词的注意力是非常鲜明的。

4.15 Transformer解码器

decoder 中有两个稍加改变的子层
对之前生成的输出进行 Masked decoder self-attention
Encoder-Decoder Attention，queries 来自于前一个 decoder 层，keys 和 values 来自于 encoder 的输出
Blocks 同样重复 6 次

4.16 Transformer的技巧与建议

细节(论文/之后的讲座)

Byte-pair encodings
Checkpoint averaging
Adam 优化器控制学习速率变化
训练时，在每一层添加残差之前进行 Dropout
标签平滑
带有束搜索和长度惩罚的自回归解码
因为 transformer 正在蔓延，但他们很难优化并且不像LSTMs那样开箱即用，他们还不能很好与其他任务的构件共同工作

4.17 Transformer机器翻译实验结果

4.18 Transformer解析任务实验结果

5.BERT模型

5.1 #论文解读# BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
BERT：用于语言理解的预训练深度双向 transformers

问题：语言模型只使用左上下文或右上下文，但语言理解是双向的
为什么LMs是单向的？
- 原因1：方向性对于生成格式良好的概率分布是有必要的我们不在乎这个
- 原因2：双向编码器中单词可以 看到自己

单向与双向上下文对比

解决方案：掩盖 $k \%$ 的输入单词，然后预测 masked words
不再是传统的计算生成句子的概率的语言模型，目标是填空
- 总是使用 $k = 15 \%$
Masking 太少：训练太昂贵
Masking 太多：没有足够的上下文

GPT 是经典的单项的语言模型
ELMo 是双向的，但是两个模型是完全独立训练的，只是将输出连接在一起，并没有使用双向的 context
BERT 使用 mask 的方式进行整个上下文的预测，使用了双向的上下文信息

5.2 BERT 训练任务：预测下一句

学习句子之间的关系，判断句子 B 是句子 A 的后一个句子还是一个随机的句子。

5.3 BERT 句对编码

token embeddings 是 word pieces (paly, ##ingpaly, ##ing)
使用学习好的分段嵌入表示每个句子
位置嵌入与其他 Transformer 体系结构类似
将以上三种 embedding 相加，作为最终输入的表示

5.4 BERT 模型结构与训练

Transformer encoder (和之前的一样)
自注意力 ⇒ 没有位置偏差
- 长距离上下文 机会均等
每层乘法 ⇒ GPU / TPU上高效
在 Wikipedia + BookCorpus 上训练
训练两种模型尺寸
- BERT-Base: 12-layer, 768-hidden, 12-head
- BERT-Large: 24-layer, 1024-hidden, 16-head
Trained on 4x4 or 8x8 TPU slice for 4 days

5.5 BERT 模型微调

只学习一个建立在顶层的分类器，微调的每个任务

5.6 BERT GLUE多任务结果

GLUE benchmark 是由自然语言推理任务，还有句子相似度和情感
MultiNLI
- Premise: Hills and mountains are especially sanctified in Jainism.
- Hypothesis: Jainism hates nature.
- Label: Contradiction
CoLa
- Sentence: The wagon rumbled down the road. Label: Acceptable
- Sentence: The car honked down the road. Label: Unacceptable