预训练语言模型及其在自然语言推理中的应用

### 预训练语言模型及其在自然语言推理中的应用 在自然语言处理（NLP）领域，预训练语言模型（PLM）发挥着至关重要的作用。下面将介绍几种常见的预训练语言模型，并通过一个自然语言推理的案例来展示如何使用这些模型。 #### 其他预训练语言模型 ##### ELMo ELMo（Embeddings from Language Models）能够为广泛的NLP任务提供上下文相关的词嵌入，这些任务包括情感分析、命名实体识别和问答系统等。尽管Hugging Face的Transformers库中未实现ELMo，但可以借助AllenNLP较为轻松地使用它。不过，如今ELMo在研究和实际应用中已不常被使用，因为它早于BERT（以及Transformer架构的出现），并且现在有其他性能更优且广泛可用的PLM，如BERT。 ##### XLNet XLNet于2019年被提出，是BERT的重要继任者，常被视为目前最强大的PLM之一。它主要解决了BERT训练过程中的两个问题： 1. **训练 - 测试偏差问题**：BERT在预训练时采用掩码语言模型（MLM）目标，训练时需准确预测掩码标记，而预测时输入句子中并无掩码，这导致训练和测试阶段模型接触的信息存在差异，产生了训练 - 测试偏差。 2. **掩码独立性问题**：当输入中有多个[MASK]标记时，BERT会并行预测这些标记。虽然在某些情况下这种方法可行，但在一些复杂例子中，如 “The Statue of [MASK] in [MASK] [MASK]”，并行预测无法让模型学习到一些不合理的组合，因为这些预测是相互独立的。这涉及到自然语言的多模态性，即独立做出的最佳决策组合不一定能得到全局最优决策，这也是自然语言生成中的一大挑战。 为解决这些问题，XLNet采用随机顺序生成缺失标记的方式。例如，先生成 “New”，这能为后续的 “York” 和 “Liberty” 提供线索。而且，预测仍然基于之前生成的所有标记。XLNet已在Transformers库中实现，只需对代码进行少量修改即可使用。 ##### RoBERTa RoBERTa（Robustly Optimized BERT）是另一个在研究和工业界常用的重要PLM。它重新审视并修改了BERT的许多训练决策，使其在下游NLP任务中的表现与甚至超越了一些后BERT时代的PLM，如XLNet。截至2020年年中，RoBERTa是仅次于BERT被引用最多的PLM，在许多英文下游NLP任务中表现出强大的鲁棒性。 RoBERTa对BERT进行了多项改进： 1. **增加训练数据量**：RoBERTa的开发者收集了五个不同规模和领域的英文语料库，总文本量超过160GB，而BERT训练仅使用了16GB的数据。更多的训练数据使RoBERTa在微调后的下游任务中表现优于一些其他强大的PLM。 2. **去除下一句预测（NSP）目标**：RoBERTa的开发者发现NSP目标基本无用，因此去除了该目标，仅使用MLM目标进行训练，结果显示下游任务的性能保持不变或略有提升。 3. **调整其他训练参数**：还重新审视了批量大小和MLM的掩码方式。综合这些改进，RoBERTa在问答和阅读理解等下游任务中取得了最先进的成果。由于RoBERTa与BERT架构相同且都在Transformers库中实现，若应用已使用BERT，切换到RoBERTa非常容易。 类似地，跨语言语言模型XLM有其 “鲁棒优化” 版本XLM - R，它在100种语言上进行预训练，在许多跨语言NLP任务中表现出色。 ##### DistilBERT 虽然BERT和RoBERTa等预训练模型功能强大，但计算成本高昂，无论是预训练、微调还是预测阶段。例如，BERT - base有1.1亿个参数，BERT - large有3.4亿个参数，几乎每个输入都要经过庞大的网络进行预测。在一些计算资源有限的环境中，如移动设备上进行实时文本分析，BERT并非理想选择。 为降低现代大型神经网络的计算需求，常采用知识蒸馏技术。该技术以一个大的预训练模型（教师模型）为基础，训练一个较小的模型（学生模型）来模仿教师模型的行为。学生模型使用掩码语言模型（MLM）损失以及教师和学生之间的交叉熵损失进行训练，以使其对预测标记的概率分布尽可能接近教师模型。 Hugging Face的研究人员开发了BERT的蒸馏版本DistilBERT，它的参数比BERT小40%，速度快60%，同时保留了BERT 97%的任务性能。使用DistilBERT时，只需将传递给AutoModel.from_pretrained()的BERT模型名称（如 “bert - base - cased”）替换为蒸馏版本（如 “distilbert - base - cased”），其余代码保持不变。 ##### ALBERT ALBERT（A Lite BERT）是另一个解决BERT计算复杂度问题的预训练语言模型。它没有采用知识蒸馏，而是对模型和训练过程进行了一些改变： 1. **分解词嵌入查找**：在大多数深度NLP模型中，词嵌入通常存储在一个大的查找表中，每个词对应一个词嵌入向量。对于基于Transformer的模型如BERT，输入的维度通常与隐藏状态的维度相同，如768维，这使得查找表变得非常大，占用大量内存和计算资源。ALBERT将词嵌入查找分解为两个阶段，先将词嵌入向量的输出维度缩小（如128维），再通过线性层将其扩展到所需的输入维度（如768维）。这样，ALBERT只需存储两个较小的查找表（V × 128和128 × 768），而不是一个大的查找表（V × 768）。 2. **参数共享**：Transformer模型使用一系列自注意力层来转换输入向量，每层的转换方式通常不同，这意味着模型需要为每层保留所有必要的参数，成本较高。ALBERT的各层共享同一组参数，即对输入重复应用相同的转换。这些参数经过调整，使得即使转换相同，也能有效地预测目标。 3. **采用句子顺序预测（SOP）目标**：ALBERT在预训练时采用句子顺序预测（SOP）目标，而非BERT采用的下一句预测（NSP）目标。一些研究发现NSP目标基本无用，而SOP任务要求模型预测两个连续文本片段的顺序，这有助于模型学习到语篇级别的连贯性。通过这些改进，ALBERT能够扩大训练规模，以更少的参数超越了BERT - large的性能。与DistilBERT类似，ALBERT的模型架构与BERT几乎相同，只需在调用AutoModel.from_pretrained()时提供模型名称（如 “albert - base - v1”）即可使用。 #### 自然语言推理案例研究 ##### 什么是自然语言推理？ 自然语言推理（NLI）是指确定一对句子之间逻辑关系的任务。给定一个前提句子和一个假设句子，需要判断假设是否能从前提中逻辑推导出来。以下是一些示例： | 前提 | 假设 | 标签 | | --- | --- | --