【NLP】語言模型和遷移學習

热门文章 2023-02-15 07:48:06 0

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10.13 Update：最近新出了一state-of-the-artA模型，魉烷T：node

L期以恚~向量一直是NLP任罩械闹饕表徵技g。S着2017年末以及2018年初的一系列技g突破，研究C明A的Z言表徵通^精{後能蛟谛\多NLP任罩羞_到更好的表F。目前A有煞N方法：git

Feature-based：⒂出的representation做feature用於任眨脑~向量、句向量、段向量、文本向量都是@拥摹Ｐ碌ELMo也凫哆@，但w移後要男掠算出入的表徵。
Fine-tuning：@主要借a於CV，就是在A好的模型上加些θ盏樱再後舆M行精{。新的ULMFit和OpenAI GPT凫哆@一。

本文主要ELMo、ULMFiT以及OpenAI GPT三NAZ言模型做要介B。github

原文B接：Deep contextualized word representationsWj

ELMo是碾p向Z言模型（BiLM）中提取出的Embedding。r使用BiLSTM，o定Ntokens (t1, t2,...,tN), 目最大化：session

ELMo於每一token , ^一L拥biLM算出2L+1表示：架

其中是tokenM行直接a的Y果(@Y是字符^CNNa)，是每一biLSTM虞出的Y果。app

用中ELMo中全部拥妮出R嚎s向量, , 最蔚嚎s方法是取最上拥慕Y果作token的表示: , 更通用的作法是^一些砺合全部拥男畔：dom

其中是softmax出淼嘀, 是一任障嚓P的scale担在化^程中很重要，同r由於每BiLM的出分巡灰樱能悠鸬normalisation的做用。ide

文中使用的ABiLM在Jozefowicz et al.中的CNN-BIG-LSTM基A上作了修改，最K模型2biLSTM（4096 units, 512 dimension projections），K在第一雍偷诙又g增L了差接。同r使用CNN和HighwaytokenM行字符的上下文oPa。使得模型最Kγ恳token出三酉蛄勘硎尽svg

- 正t化：

1. Dropout

2. 在loss中添加嘀氐土P (Y果@示ELMom合^小的 )

- TF版源a解析：

1. 模型架的代a主要在training模K的LanguageModel中，分刹剑旱谝徊浇立word或character的Embedding樱CNN+Highway）；第二步建立BiLSTM印

2. 加d所需的A模型model模K中的BidirectionalLanguageModel。

ELMo向量 c鹘y的~向量拼接成後，入到具w任盏RNN中。
ELMo向量放到模型出部分，c具w任RNN出的拼接成。
Keras代a示例

import tensorflow as tf from keras import backend as K import keras.layers as layers from keras.models import Model  # Initialize session sess=tf.Session() K.set_session(sess)  # Instantiate the elmo model elmo_model=hub.Module("https://tfhub.dev/google/elmo/1", trainable=True) sess.run(tf.global_variables_initializer()) sess.run(tf.tables_initializer())  # We create a function to integrate the tensorflow model with a Keras model # This requires explicitly casting the tensor to a string, because of a Keras quirk def ElmoEmbedding(x):     return elmo_model(tf.squeeze(tf.cast(x, tf.string)), signature="default", as_dict=True)["default"]  input_text=layers.Input(shape=(1,), dtype=tf.string) embedding=layers.Lambda(ElmoEmbedding, output_shape=(1024,))(input_text) dense=layers.Dense(256, activation='relu')(embedding) pred=layers.Dense(1, activation='sigmoid')(dense)  model=Model(inputs=[input_text], outputs=pred)  model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) model.summary()}u代a

：

效果好，在大部分任丈隙驾^鹘y模型有提高。正式ELMo相比於~向量，能蚋好地捕捉到Z法和Zx用娴男畔。
鹘y的A~向量只能提供一颖磲纾K且~×渴艿较拗啤ELMo所提供的是character-level的表徵，υ~×]有限制。

缺c：

速度^慢，γ恳tokena都要^language model算得出。

Question Answering
Textual entailment
Semantic role labeling
Coreference resolution
Named entity extraction
Sentiment analysis

原文B接：Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification

ULMFiT是一N有效的NLPw移W方法，核心思想是^精{A的Z言模型完成其NNLP任铡Ｎ闹兴用的Z言模型⒖剂Merity et al. 2017a的AWD-LSTM模型，即]有attention或shortcut的三LSTM模型。

ULMFiT的^程分三步：

1. General-domain LM pre-train

在Wikitext-103上M行Z言模型的A。
A的Z料要求：large & capture general properties of language
Aπ集十分有效，以後H有少S颖揪涂墒鼓Ｐ头夯。

2. Target task LM fine-tuning

文中介B了煞Nfine-tuning方法：

Discriminative fine-tuning

由於Wj中不一幽虿东@不一宇型的信息，所以在精{r也使用不一拥learning rate。做者每一淤x予一W率 $\eta^{l}$ ，後lF，首先^精{模型的最後一L肯定W率，再f推地x裆弦W率M行精{的效果最好，f推公式:

Slanted triangular learning rates (STLR)

了μ囟ㄈ者x担理想r下要在_始r悼焖偈康揭合m的^域，以後M行精{。了_到@N效果，做者提出STLR方法，即LR在初期短哼f增，在以後降低。如Db的右上角所示。具w的公式：

T: number of training iterations
cut_frac: fraction of iterations we increase the LR
cut: the iteration when we switch from increasing to decreasing the LR
p: the fraction of the number of iterations we have increased or will decrease the LR respectively
ratio: specifies how much smaller the lowest LR is from thr max LR
: the LR at iteration t

文中做者使用的

3. Target task classifier fine-tuning

了完成分任盏木{，做者在最後一犹砑恿性block，每一都有batch-norm和dropout，使用ReLU做中g蛹せ詈担最後通^softmax出分的C率分选Ｗ钺岬木{涉及的h以下：

Concat pooling 第一性拥妮入是最後一[B的池化。由於文本分的PI信息可能在文本的任何地方，因此只是用最後rg步的出是不虻摹Ｗ稣⒆钺rg步 c量多的rg步池化後拼接起恚以做入。
Gradual unfreezing 因^分精{致使模型z忘以前A@得的信息，做者提出逐uunfreezWj拥姆椒ǎ淖钺嵋娱_始unfreez和精{，由後向前地unfreezK精{全部印
BPTT for Text Classification (BPT3C) 了在large documents上M行模型精{，做者⑽n分固定L度b的batches，K在每一batchrmean和max池化，梯度被反向鞑サψ罱KAy有I的batches。
Bidirectional language model 在做者的中，分e立地η跋蚝歪嵯LM作了精{，K⒍者的AyY果平均。二者Y合後Y果有0.5-0.7的提高。

- PyTorch版源a解析 (FastAI第10n)

# location: fastai/lm_rnn.py def get_language_model(n_tok, emb_sz, n_hid, n_layers, pad_token, dropout=0.4, dropouth=0.3, dropouti=0.5, dropoute=0.1, wdrop=0.5, tie_weights=True, qrnn=False, bias=False): """Returns a SequentialRNN model. A RNN_Encoder layer is instantiated using the parameters provided. This is followed by the creation of a LinearDecoder layer. Also by default (i.e. tie_weights=True), the embedding matrix used in the RNN_Encoder is used to instantiate the weights for the LinearDecoder layer. The SequentialRNN layer is the native torch's Sequential wrapper that puts the RNN_Encoder and LinearDecoder layers sequentially in the model. Args: n_tok (int): number of unique vocabulary words (or tokens) in the source dataset emb_sz (int): the embedding size to use to encode each token n_hid (int): number of hidden activation per LSTM layer n_layers (int): number of LSTM layers to use in the architecture pad_token (int): the int value used for padding text. dropouth (float): dropout to apply to the activations going from one LSTM layer to another dropouti (float): dropout to apply to the input layer. dropoute (float): dropout to apply to the embedding layer. wdrop (float): dropout used for a LSTM's internal (or hidden) recurrent weights. tie_weights (bool): decide if the weights of the embedding matrix in the RNN encoder should be tied to the weights of the LinearDecoder layer. qrnn (bool): de

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图文安装教程：

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2，看到上面这个新的文件夹，然后鼠标打开这个解压出来的新文件。

3，打开以后，如下图，鼠标双击运行最下面的Set-up。

4，运行后，跳出一个安装的选项。

语言：默认简体中文，不用更改。

位置：默认安装位置是C盘，也就是系统盘，建议大家安装位置改到其他盘，这样电脑运行会流畅一些，点击右边按钮即可以选择安装位置，可以安装到你电脑里的D,E.F盘，都是可以随意选择的。

5，选择好安装位置以后，点击继续。

6，进入安装过程，大概3-5分钟，从0%-100%即可。

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- - NLP中流行的预训练模型
  - - 1 BERT及其变体
    - 2 GPT
    - 3 GPT-2及其变体
    - 4 Transformer-XL
    - 5 XLNet及其变体
    - 6 XLM
    - 7 RoBERTa及其变体
    - 8 DistilBERT及其变体
    - 9 ALBERT
    - 10 T5及其变体
    - 11 XLM-RoBERTa及其变体

BERT
GPT
GPT-2
Transformer-XL
XLNet
XLM
RoBERTa
DistilBERT
ALBERT
T5
XLM-RoBERTa

1 BERT及其变体

模型名称	隐层数	张量维度	自注意力头数	参数量	训练语料
bert-base-uncased	12	768	12	110M	小写英文文本
bert-large-uncased	24	1024	16	340M	小写英文文本
bert-base-cased	12	768	12	110M	不区分大小写的英文文本
bert-large-cased	24	1024	16	340M	不区分大小写的英文文本
bert-base-multilingual-uncased	12	768	12	110M	小写的102种语言文本
bert-large-multilingual-uncased	24	1024	16	340M	小写的102种语言文本
bert-base-chinese	12	768	12	110M	简体和繁体中文文本

: 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共110M参数量, 在小写的英文文本上进行训练而得到.
: 编码器具有24个隐层, 输出1024维张量, 16个自注意力头, 共340M参数量, 在小写的英文文本上进行训练而得到.
: 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共110M参数量, 在不区分大小写的英文文本上进行训练而得到.
: 编码器具有24个隐层, 输出1024维张量, 16个自注意力头, 共340M参数量, 在不区分大小写的英文文本上进行训练而得到.
: 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共110M参数量, 在小写的102种语言文本上进行训练而得到.
: 编码器具有24个隐层, 输出1024维张量, 16个自注意力头, 共340M参数量, 在小写的102种语言文本上进行训练而得到.
: 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共110M参数量, 在简体和繁体中文文本上进行训练而得到.

2 GPT

模型名称	隐层数	张量维度	自注意力头数	参数量	训练语料
openai-gpt	12	768	12	110M	英文语料

: 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共110M参数量, 由OpenAI在英文语料上进行训练而得到.

3 GPT-2及其变体

模型名称	隐层数	张量维度	自注意力头数	参数量	训练语料
gpt2	12	768	12	117M	GPT-2英文语料
gpt2-xl	48	1600	25	1558M	GPT-2英文语料

: 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共117M参数量, 在OpenAI GPT-2英文语料上进行训练而得到.
: 编码器具有48个隐层, 输出1600维张量, 25个自注意力头, 共1558M参数量, 在大型的OpenAI GPT-2英文语料上进行训练而得到.

4 Transformer-XL

模型名称	隐层数	张量维度	自注意力头数	参数量	训练语料
transfo-xl-wt103	18	1024	16	257M	wikitext-103英文语料

: 编码器具有18个隐层, 输出1024维张量, 16个自注意力头, 共257M参数量, 在wikitext-103英文语料进行训练而得到.

5 XLNet及其变体

模型名称	隐层数	张量维度	自注意力头数	参数量	训练语料
xlnet-base-cased	12	768	12	110M	英文语料
xlnet-large-cased	24	1024	16	240M	英文语料

: 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共110M参数量, 在英文语料上进行训练而得到.
: 编码器具有24个隐层, 输出1024维张量, 16个自注意力头, 共240参数量, 在英文语料上进行训练而得到.

6 XLM

模型名称	隐层数	张量维度	自注意力头数	参数量	训练语料
xlm-mlm-en-2048	12	2048	16	/	英文语料

: 编码器具有12个隐层, 输出2048维张量, 16个自注意力头, 在英文文本上进行训练而得到.

7 RoBERTa及其变体

模型名称	隐层数	张量维度	自注意力头数	参数量	训练语料
roberta-base	12	768	12	125M	英文文本
roberta-large	24	1024	16	355M	英文文本

: 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共125M参数量, 在英文文本上进行训练而得到.
: 编码器具有24个隐层, 输出1024维张量, 16个自注意力头, 共355M参数量, 在英文文本上进行训练而得到.

8 DistilBERT及其变体

模型名称	隐层数	张量维度	自注意力头数	参数量	训练语料
distilbert-base-uncased6	6	768	12	66M	/
distilbert-base-multilingual-cased	6	768	12	66M	/

: 基于bert-base-uncased的蒸馏(压缩)模型, 编码器具有6个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共66M参数量.
: 基于bert-base-multilingual-uncased的蒸馏(压缩)模型, 编码器具有6个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共66M参数量.

9 ALBERT

模型名称	隐层数	张量维度	自注意力头数	参数量	训练语料
albert-base-v1	12	768	12	125M	英文文本
albert-base-v2	12	768	12	125M	英文文本

: 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共125M参数量, 在英文文本上进行训练而得到.
: 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共125M参数量, 在英文文本上进行训练而得到, 相比v1使用了更多的数据量, 花费更长的训练时间.

10 T5及其变体

模型名称	隐层数	张量维度	自注意力头数	参数量	训练语料
t5-small	6	512	8	60M	C4语料
t5-base	12	768	12	220M	C4语料
t5-large	24	1024	16	770M	C4语料

: 编码器具有6个隐层, 输出512维张量, 8个自注意力头, 共60M参数量, 在C4语料上进行训练而得到.
: 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 12个自注意力头, 共220M参数量, 在C4语料上进行训练而得到.
: 编码器具有24个隐层, 输出1024维张量, 16个自注意力头, 共770M参数量, 在C4语料上进行训练而得到.

11 XLM-RoBERTa及其变体

模型名称	隐层数	张量维度	自注意力头数	参数量	训练语料
xlm-roberta-base	12	768	8	125M	2.5TB的100种语言文本
xlm-roberta-large	24	1027	16	355M	2.5TB的100种语言文本

: 编码器具有12个隐层, 输出768维张量, 8个自注意力头, 共125M参数量, 在2.5TB的100种语言文本上进行训练而得到.
: 编码器具有24个隐层, 输出1027维张量, 16个自注意力头, 共355M参数量, 在2.5TB的100种语言文本上进行训练而得到.

预训练模型说明:

所有上述预训练模型及其变体都是以transformer为基础，只是在模型结构如神经元连接方式，编码器隐层数，多头注意力的头数等发生改变，这些改变方式的大部分依据都是由在标准数据集上的表现而定，因此，对于我们使用者而言，不需要从理论上深度探究这些预训练模型的结构设计的优劣，只需要在自己处理的目标数据上，尽量遍历所有可用的模型对比得到最优效果即可.

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