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产品中心 国内数十位NLP大佬配相符,综述预训练模型的以前、现在与异日

2021-09-07 19:21

  

BERT 、GPT 等大周围预训练模型(PTM)近年来取得了重大成功,成为人造智能周围的一个里程碑。由于复杂的预训练现在的和重大的模型参数,大周围 PTM 能够有效地从大量标记和未标记的数据中获取知识。经历将知识存储到重大的参数中并对特定义务进走微调,重大参数中隐式编码的雄厚知识能够使各栽下游义务受好。现在 AI 社区的共识是采用 PTM 行为下游义务的骨干,而不是从头最先学习模型。

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本文中,来自清华大学计算机科学与技术系、中国人民大学新闻学院等机构的众位学者深入钻研了预训练模型的历史,稀奇是它与迁移学习和自监督学习的稀奇有关,展现了 PTM 在 AI 发展图谱中的主要地位。

论文地址:http://keg.cs.tsinghua.edu.cn/jietang/publications/AIOPEN21-Han-et-al-Pre-Trained Models- Past, Present and Future.pdf

清华大学教授、悟道项现在负责人唐杰外示:这篇 40 众页的预训练模型综述基本上算是从技术上理清了预训练的来龙往脉。

此外,该钻研还回顾了 PTM 的最新突破。这些突破得好于算力的激添和数据可用性的增补,现在正在向四个主要倾向发展:设计有效的架构、行使雄厚的上下文、挑高计算效果以及进走注释和理论分析。末了,该钻研商议了关于 PTM 一系列有待解决的题目和钻研倾向,并且期待他们的不悦目点能够对 PTM 的异日钻研首到启发和推行为用。

行使大周围 PTM 后说话理解和说话生成义务上性能展现了隐微升迁。

图(a)近年来说话模型有关的发外文章的数目,图(b)近年来行使 NLP PTM 后模型大幼和数据大幼的添长趋势。

背景介绍

比来 PTM 引首了钻研人员的关注,但预训练并不是一栽稀奇的机器学习工具。原形上,预训练行为机器学习的一栽范式已经发展很众年了。本节介绍了 AI 周围中预训练的发展,从早期监督预训练到现在的自监督预训练,晓畅这些有助于晓畅 PTM 的背景。

迁移学习和有监督预训练

早期预训练的钻研主要涉及迁移学习。迁移学习的钻研很大程度上是由于人们能够依赖以前学到的知识来解决新题目,甚至取得更好的效果。更实在的说,迁移学习旨在从众个源义务中获取主要知识,然后将这些知识行使到现在的义务中。

在迁移学习中,源义务和现在的义务能够具有十足迥异的数据域和义务竖立,但处理这些义务所需的知识是相反的。清淡来说,在迁移学习中有两栽预训练手段被普及探索:特征迁移和参数迁移。

在必定程度上,外征迁移和参数迁移奠定了 PTM 的基础。词嵌入是在特征迁移框架下竖立首来的,被普及行使于 NLP 义务的输入。

自监督学习和自监督预训练

如图 4 所示,迁移学习能够分为四个子竖立:归纳(inductive)迁移学习、transductive 迁移学习、自吾(self-taught)学习和无监督迁移学习。

在这四栽竖立中,归纳和 transductive 竖立是钻研的中央,由于这两栽竖立旨在将知识从有监督的源义务迁移到现在的义务。

自监督学习和无监督学习在它们的竖立上有很众相通之处。在必定程度上,自监督学习能够望作是无监督学习的一个分支,由于它们都适用于未标记的数据。然而,无监督学习主要偏重于检测数据模式(例如,聚类、社区发现和变态检测),而自监督学习仍处于监督竖立(例如分类和生成)的范式中。

自监督学习的发展使得对大周围无监督数据进走预训练成为能够。与行为深度学习时代 CV 基石的监督预训练相比,自监督预训练在 NLP 周围取得了重大挺进。

随着用于 NLP 义务的 PTM 的最新挺进,基于 Transformer产品中心 的 PTM 行为 NLP 义务的骨干已成为流程标准。受 NLP 中自监督学习和 Transformer产品中心s 成功的启发,一些钻研人员探索了自监督学习和 Transformer产品中心s 用于 CV 义务。这些初步全力外明,自监督学习和 Transformer产品中心 能够压服传统的有监督 CNN。

Transformer产品中心 和外征型 PTM

论文的第三片面从占主导地位的基本神经架构 Transformer产品中心 最先,然后介绍了两个具有里程碑意义的基于 Transformer产品中心 的 PTM,GPT 和 BERT,它们别离行使自回归说话建模和自编码说话建模行为预训练现在的。这片面的末了简要回顾了 GPT 和 BERT 之后的典型变体,以展现 PTM 的最新发展。

Transformer产品中心

在 Transformer产品中心 之前,RNN 永远以来不息是处理序列数据(尤其是自然说话)的典型神经网络。与 RNN 相比,Transformer产品中心 是一栽编码器 - 解码器组织,它行使了自仔细力机制,能够并走建模输入序列的一切词之间的有关性。

在 Transformer产品中心 的编码息争码阶段,Transformer产品中心 的自仔细力机制计算一切输入词的外征。下图 5 给出了一个示例,其中自仔细力机制实在地捕获了「Jack」和「he」之间的参考有关,从而产生了最高的仔细力分数。

由于特出的性质,Transformer产品中心 逐渐成为自然说话理解和生成的标准神经架构。

GPT

GPT 是第一个将当代 Transformer产品中心 架议和自监督预训练现在的结相符的模型。实验外明,GPT 在几乎一切 NLP 义务上都取得了隐微的成功,包括自然说话揣摸、问答等。

在 GPT 的预训练阶段,每个词的条件概率由 Transformer产品中心 建模。如下图 6 所示,对于每个词,GPT 经历对其前一个词行使众头自仔细力操作,再经历按位置的前馈层来计算其概率分布。

BERT

BERT 的展现也极大地推动了 PTM 周围的发展。理论上,迥异于 GPT ,BERT 行使双向深度 Transformer产品中心 行为主要组织。还有两个自力的阶段能够使 BERT 适宜特定义务,即预训练和微调(如下图 7 所示)。

经过预训练,BERT 能够获得下游义务的郑重参数。GPT 之后,BERT 在 17 个迥异的 NLP 义务上进一步取得了隐微的升迁,包括 SQuAD(优于人类的外现)、GLUE(7.7% 的绝对升迁)、MNLI(4.6% 的绝对升迁)等。

GPT 和 BERT 之后

在 GPT 和 BERT 之后也展现了一些改进模型,例如 RoBERTa 和 ALBERT。

如下图 8 所示,为了更好地从未标记的数据中获取知识,除了 RoBERTa 和 ALBERT 之外,近年来还挑出了各栽 PTM。一些做事改进了模型架构并探索了新的预训练义务,例如 XLNet、MASS、SpanBERT 和 ELECTRA。

设计有效的架构

在这一片面中,论文更深入地探究了 after-BERT PTM。基于 Transformer产品中心 的 PTM 的成功激发了一系列用于自然说话及其他序列建模的新架构。清淡来说,一切用于说话预训练的 after-BERT Transformer产品中心 架构都能够被归类为两个动机:同一序列建模和认知启发架构。此外,论文还在第三末节中简述了其他主要的 BERT 变体,它们主要偏重于改进自然说话理解。

同一序列建模

钻研者发现,一系列新架构都在寻求将迥异类型的说话义务与一个 PTM 同一首来。论文中阐述了这一方面的发展,并探讨了它们为自然说话处理的同一带来的灵感。

结相符自回归和自编码建模,包括 XLNet (Yang 等, 2019) 和 MPNet (Song 等, 2020)。除了排列说话建模,还有一个倾向是众义务训练,例如 UniLM (Dong 等, 2019)。比来,GLM(Du 等,2021)挑出了一栽更优雅的手段来结相符自回归和自编码。

有一些模型行使泛化的编码器 - 解码器,包括 MASS (Song 等, 2019)、T5 (Raffel 等, 2020)、BART (Lewis 等, 2020a) 以及在典型 seq2seq 义务中指定的模型,例如 PEGASUS (Zhang 等,2020a)和 PALM(Bi 等,2020 )。

受认知启发的架构

为了寻找人类程度的智能,晓畅吾们认知功能的宏不悦目架构,包括决策、逻辑推理、逆原形推理和做事记忆 (Baddeley, 1992) 至关主要。论文中概述了受认知科学启发的新尝试,并重点阐述了可维持的做事记忆和可不息的永远记忆。

可维持的做事记忆,包括基于 Transformer产品中心 的一些架构,例如 Transformer产品中心-XL (Dai 等, 2019)、CogQA (Ding 等, 2019) 和 CogLTX (Ding 等, 2020)。

可不息的永远记忆。REALM (Guu 等, 2020) 是探索如何为变形金刚构建可不息外部记忆的先驱。RAG (Lewis 等, 2020b) 将掩码预训练扩展到自回归生成。

更众 PTM 变体

除了同一序列建模和构建受认知启发的架构以外,现在大无数钻研都荟萃在优化 BERT 的架构以挑高说话模型在自然说话理解方面的性能。

一系列做事旨在改进掩码策略,能够将其视为某栽数据添强(Gu 等, 2020),包括 SpanBERT (Joshi 等, 2020)、ERNIE (Sun 等, 2019b,c)、NEZHA (Wei 等, 2019) 和 Whole Word Masking (Cui 等, 2019)。

另一个乐趣的做法是将掩码展望现在的更改为更难得的现在的,例如 ELECTRA(Clark 等,2020)。

行使众源数据

本节介绍了一些行使众源异构数据的典型 PTM,包括众说话 PTM、众模态 PTM 和知识添强型 PTM。

众说话预训练

在大周围英语语料库上训练的说话模型在很众基准测试中取得了重大成功。然而,吾们生活在一个众说话的世界中,并且由于所需的成本和数据量,为每栽说话训练一个大型说话模型并不是一个最优的解决方案。所以,训练一个模型来学习众说话外征而不是单语外征能够是更好的手段。

在 BERT 之前,一些钻研人员已经探索了众说话外征。学习众说话外征主要有两栽手段:一栽是经历参数共享来学习;另一栽是学习与说话无关的收敛。这两栽手段都使模型能够行使于众说话场景,但仅限于特定义务。

BERT 的展现外明,先对清淡的自监督义务进走预训练,然后对特定的下游义务进走微调的框架是可走的。这促使钻研人员设计义务来预训练具有众功能的众说话模型。按照义务现在的,众说话义务可分为理解义务和生成义务。

一些理解义务最先被用在非平走众说话语料库上预训练众说话 PTM。然而,MMLM( multilingual masked language modeling )义务不克很好地行使平走语料库。

除了 TLM( translation language modeling ),还有一些其他有效的手段能够从平走语料库中学习众说话外征,如 Unicoder(Huang et al.,2019a)、ALM(Yang et al.,2020)、InfoXLM(Chi et al.,2020b)、HICTL(Wei et al.,2021)和 ERNIE-M(Ouyang et al.,2020)。

此外,该钻研还普及探索了众说话 PTM 的生成模型,如 MASS(Song et al,2019 年)、mBART(Liu et al,2020c)。

众模态预训练

基于图像 - 文本的 PTM,现在的解决方案是采用视觉 - 说话 BERT。ViLBERT(Lu et al,2019 年)是一个学习图像和说话的 task-agnostic 说相符外征模型。它行使三个预训练义务:MLM、句子 - 图像对齐(SIA)和掩码区域分类(MRC)。另一方面,VisualBERT(Li et al,2019 年)扩展了 BERT 架构。

一些众模态 PTM 设计用于解决特定义务,如 VQA。B2T2(Alberti et al,2019 年)是主要关注 VQA 的模型。LP(Zhou et al,2020a)凝神于 VQA 和图像字幕。此外,UNITER(Chen et al,2020e)学习两栽模式之间的同一外征。

OpenAI 的 DALLE (Ramesh et al., 2021) 、清华大学和 BAAI 的 CogView (Ding et al., 2021) 向条件零样本图像生成迈出了更大的一步。

比来,CLIP (Radford et al., 2021) 和 WenLan (Huo et al., 2021) 探索扩大网络周围数据以进走 V&L 预训练并取得了重大成功。

添强知识预训练

组织化知识的典型样式是知识图谱。很众做事试图经历集成实体和有关嵌入或其与文本的对齐来添强 PTM。

Wang et al.(2021) 基于维基数据实体描述的预训练模型,将说话模型亏损和知识嵌入亏损结相符在一首以获得知识添强外征。一个乐趣的尝试是 OAGBERT (Liu et al., 2021a),它在 OAG(open academic graph) (Zhang et al., 2019a) 中集成了异构组织知识,并且涵盖了 7 亿个异构实体和 20 亿个有关。

与组织化知知趣比,非组织化知识更完善,但噪声也更大。

六至八章内容概述

升迁计算效果

钻研者从以下三个方面介绍了如何升迁计算效果:

体系级优化,包括单设备优化和众设备优化; 高效预训练,包括高效训练手段和高效模型架构; 模型压缩,包括参数共享、模型剪枝、知识蒸馏和模型量化。

注释和理论分析

在介绍了 PTM 在各栽 NLP 义务上的不凡性能之外,钻研者还花篇幅注释了 PTM 的走为,包括理解 PTM 的做事手段,展现 PTM 捕获的模式。他们探索了 PTM 的几个主要属性——知识、郑重性和组织稀奇性 / 模块性,还回顾了 PTM 理论分析方面的开创性做事。

关于 PTM 的知识,PTM 捕获的隐式知识大致分为两类,别离是说话知识和世界知识。关于 PTM 的郑重性,当钻研人员为现实世界的行使安放 PTM 时,郑重性已经成为了一个主要的坦然胁迫。

异日倾向

末了,钻研者指出,在现有做事的基础上,异日 PTM 能够从以下几个方面得到进一步发展:

架议和预训练手段 众说话和众模态预训练 计算效果 理论基础 模型边缘学习 认知学习 新式行使。

原形上,钻研社区在以上几个倾向上都做了大量全力,也取得了一些最新的挺进。但答望到,还有一些题目必要得到进一步解决。

更众细节内容请参考原论文。

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