冲击SuperGLUE:基于众义务与对抗训练的Finetune方案解析

原标题:冲击SuperGLUE:基于众义务与对抗训练的Finetune方案解析

©PaperWeekly 原创 · 作者|Frank Luo

单位|追一科技AI Lab钻研员

钻研倾向|自然说话处理

序言

英文通用说话理解评测基准 GLUE [1] 自挑出以来,吸引了一大批预训练说话模型 (BERT [2],XLNET [3],RoBERTa [4],ALBERT [5],ERNIE [6],T5 [7]) 以及基于预训练模型进走迁移学习的做事 (MT-DNN [8],FreeLB [9],SMART [10])。

现在,经由过程对预训练模型进走下游义务 Finetune 是普及的做法,而要在下游义务上得到益的成果,除了行使更益的预训练模型以外,如何针对分歧的义务来设计 Finetune 的流程也是关键所在。

针对这个题目,吾们以 RoBERTa 为 baseline 模型,在 SuperGLUE [11] 榜单上进走了一系列的尝试, 经由过程众义务学习 (multitask learning),对抗训练 (adversarial training) 等方法,取得了第二的收获。

数据介绍

数据集选取选取 SuperGLUE 行为标的数据集主要是考虑到它的众样性以及团体难度两个方面。原 GLUE 数据集由 8 个句子/句子对分类义务构成,现在模型仅在 RTE,WNLI 两个义务上还未超过人类外现。

鉴于模型在 GLUE 上已经基本超过人类的外现,GLUE 的原作者保留了 RTE 和 WNLI 这两个义务 (其中 WNLI 仅转折了义务方法,更名为 WSC),并引入方法众样且更具挑衅的 6 个义务,构成了新的语义理解基准 SuperGLUE,它共包含 8 个数据集,每个数据集针都是对说话的分歧侧面设计了分歧的义务,以求尽量从众个角度来考察模型的能力。

下面将浅易介绍每个数据集的义务方法及特点,对数据集的分析能让吾们对模型必要完善的事情有所晓畅,所以也会对模型与训练流程的设计挑供思路。

睁开全文

RTE 与 CB 从义务方法来说,同为句子对分类义务,所以吾们放到一首来介绍,但实际上两者背后考察的内容专门分歧。

RTE 考察的是模型对文本蕴含的判定能力。RTE 数据集是继承自 GLUE 的一个数据集,现在还异国模型能够超过人类的分数。文本蕴含(自然说话臆测)是说话理解的一项基本能力,而文本蕴含类型的义务其实涵盖了众个维度,从逻辑推理到常识知识都会遮盖。

而 CB 则是另一项专门有难度的义务,其义务设计是针对一个说话学形象(补语的语义投射),用此来考察模型是否像人相通具有语义投射的能力。

COPA为众项选择,给定 premise,选择正当的选项行为它的 effect or cause。它的现在标是考察模型对于常识的因果臆测能力。

BoolQ是一个判定是否的浏览理解义务。作者从搜索引擎的日志中筛选问句,再将问句与 Wiki page 中响答的段落对答,经过规则和人造筛选之后构建最后的数据集 [12]。尽管只必要回答是或否,但题目方法和栽类众样。

MultiRC是一个众项选择浏览理解义务。它的每个题目对答的答案是不唯一的,即存在一个或众个选项为精确答案。对于单个题目,答案能够分布在文章的分歧句子中,模型必要从分歧的地方验证每个答案是否精确。

ReCoRD是一个完形填空式的众项选择浏览理解义务。作者从 CNN/DailyMail 中选取讯息的择要片面行为义务的文章片面(context)。其义务的方式是在选取择要中某一实体,然后从讯息的后续细节描述中选取包含该实体的句子,并人造从该句子中往失踪该实体,用来行为义务的题目(query)[13]。

最后的 120k 个样本经过模型和人造筛从 770k 个样本中筛选出。这个义务的一大难点在于用做题目(query)的细节描述并纷歧定在择要(context)中展现,所以为了完善义务,模型必要具备肯定的常识或进走肯定的推理。

WiC(word in context) 是一个词义消歧(Word Sense Disambiguity)义务。模型必要鉴别联相符个词在两个分歧句子中的含义是否相通。义务的难点在于,在两个十足分歧含义的句子中,相通的词也能够有相通的含义。所以在特征处理上,除了两个句子的 interaction,还要考虑词在句子中的外征。

WSC是一个指代消解的义务,与 GLUE 中的 WNLI 是联相符个义务,只是更换了义务方法。它主要考察语意不息的一段文本中某对实体与代词是的指代是否相反。

模型改进

1. 基线模型

吾们选用 RoBERTa 行为基线模型,并在 RoBERTa 的基础上按照下游义务方法进走分歧的 adaptation。如下图所示,吾们将义务归为分类、抽取,以及 WiC 和 WSC 两个比较自力的义务。

分类义务:吾们采取拼接的方式将句子对或文章题目(答案)组拼接成一个序列,用稀奇字符分隔,取序列的第一个 token 的编码向量进走分类。对于众项选择的 COPA 数据集,吾们将两个选项进走拼接,然后取得到的两个序列的第一个 token 的编码向量进走分类。

WiC:由于考虑到句意分歧,但词意相通的情况,吾们必要拿到 word in context 的信息。这边吾们掏出两个句子中相通词的第一个 token 的编码向量 s1 和 s2,计算 ,最后与序列的第一个 token 拿到的向量做拼接,得到向量 再做分类。

WSC:基于 [14] 的做法,吾们取训练样本中的正例,得到一段文本中精确的代词和实体对,随后用工具包 spacy 挑掏出文本中一切其他的实体与该代词组织负例。

如下图中 Fred watched TV while George went out to buy groceries. After an hour he got back. ,吾们能够会抽取到 Fred , George , TV , groceries ,只有 George 和 he 是精确的代词和实体对。

训练时,吾们取一对精确和舛讹的,将实体填入代词的位置之后输入模型,优化他们的 ranking loss。此外还行使精确的实体替换对答的代词后,mask 失踪替换的实体,然后以 Masked LM 的方式来训练模型展望该实体。最后展望时,抽掏出句子中一切的实体,经由过程 ranking 和 Masked LM 进走打分,选择分数最高的实体为代词精确的指代。

ReCoRD是一个 cloze-style 的浏览理解义务,常见问题候选是篇章中展现的一切实体。在初期实验阶段,一个浅易的思想是将每一个候选实体填入题目中,然后与篇章拼接,行为一个众项选择义务。但如许将会使得计算量变大,且能够削弱候选答案之间的相互有关。

所以这边吾们尝试按抽取式浏览理解的方法处理,能够分为两栽方法。一栽是从篇章中抽取,吾们将题目:

With bright lights illuminating his efforts from below, Mr **X** appears to be on the set of a sci-fi movie

改写为 What is X? question: With bright lights illuminating his efforts from below, Mr **X** appears to be on the set of a sci-fi movie ,然后与篇章拼接。

吾们在 RoBERTa 的基础上训练两个 head 外征用来展望实体的首首和终止,每个 head 外征对篇章序列的每个位置做一个三分类:1)精确候选实体首首/终止 ;2)舛讹候选实体首首/终止;3)其他。

另一个方案相对浅易一些,是将一切的候选实体拼接成一个序列,置于题目后面,从拼接得到的候选中展望答案所在的位置。在吾们的试验中,这两栽方式都能比浅易的众项选择得到更益的终局,并且缩短训练和展望时间。

▲ 注:为了便于展现,图中的 cls 实际为 RoBERTa 中的 s,句子对拼接时的 /s 这边已经省略。

2. 众义务和迁移学习

众义务学习 (multitask learning) 能够借助众个有关义务互相挑供监督信号,并且由于共享参数,所以能够能够为模型挑供更益的泛化能力 [8] [15]。吾们基于 SuperGLUE 各个数据集义务方法之间的有关性以及数据源的有关性,采取如图的众义务训练方式。

例如 CB 数据集,吾们采用在 MNLI 上精调的 RoBERTa 模型为首首,说相符 BoolQ,MultiRC 等进走众义务训练,取众义务训练中得到的一个 checkpoint,再在 CB 义务上进走精调。下外为片面数据集的对比终局(5 个分歧的随机栽子下的平均值)。第二走的终局 CB 和 BoolQ 是基于 RoBERTa-mnli 的模型,而 ReCoRD 则基于 RoBERTa-squad。

从终局中能够不益看察到,迁移学习和众义务学习都能带来升迁,尤其是当迁移或众义务中一首训练的义务与现在标义务有强有关的时候。这栽强有关能够是义务方法相通,如 CB 和 MNLI 都属于判定 premise 和 hypothesis 之间的蕴含有关;或者是数据同源,如 ReCoRD、Squad 以及 CNN/Daily Mail 都当作抽取式义务处理。

同时也不益看察到引入 CNN/Daily Mail 带来的升迁高于引入 Squad 带来的升迁(Squad 和 ReCoRD 做众义务时成果更差),吾们猜测因为是 ReCoRD 和 CNN/Daily Mail 数据集都是从 CNN 和 Daily 讯息网站的讯息构建的。

3. 对抗训练(adversarial training)

NLP 义务中,对抗训练能够有效的升迁模型的泛化能力,以挑高最后外现 [16] [17]。浅易的一次对抗训练(Adversarial training)做法是计算在词向量处的梯度,得到一个最优的扰动,经过裁剪后添在词向量上得到对抗样本,再用该样本进走训练。

倘若进一步,能够用虚拟对抗训练(virtual adversarial training),给词向量添一个幼的随机扰动后,再计算词向量处的梯度,经过裁剪之后添在扰动前的词向量上,得到新的对抗样本,吾们往优化对抗样本和平常样本在标签分布的 KL-divergence。对抗训练和虚拟对抗训练能够使 loss surface 更添平滑,从而增补模型的鲁棒性,AT 必要标签,而 VAT 不必要标签。

另一个相符直觉的理解是,对抗训练能够升迁浏览理解义务的因为在于使长尾词得到了足够的训练 [18]。吾们尝试在 众义务训练和 精调的时候行使对抗训练(Adversarial Training)。

由于虚拟对抗训练(Virtual adversarial training)带来的升迁有限,但会使得训练量翻倍所以最后异国采用,终局如下外(5 个分歧的随机栽子下的平均值)。比较原竖立和往失踪对抗训练之后的竖立,能够望到对抗训练在众义务和精调时都能升迁模型的外现。

4. EMA Knowledge Distilling (Mean-Teacher)

大型的预训练说话模型会遇到的一个题目是参数过众,导致精调下游义务时候训练担心详,训练震动大。滑动平均(Exponential Moving Average)能够有效的缓解这一点。

Mean-teacher [19] 经由过程 EMA 在训练时维持一个 teacher 模型,然后用 teacher 模型往请示现在模型的训练,再由现在模型以 EMA 的方式更新 teacher 模型。如许能在 EMA 的基础上更进一步挑高模型的鲁棒性。

清淡认为 mean-teacher 训练时,经由过程 EMA 维持的 teacher 模型和 student 模型存在正逆馈机制,即更益的 teacher 模型能够请示得到更益的 student 模型,逆过来经由过程 EMA 更新得到更益的 teacher 模型。

式 (1) (2) 为原 mean-teacher 论文的 consistency cost J,其中 θ' 为 teacher 模型的权重,η 和 η' 为添在模型输入的随机噪声。吾们尝试行使 KL-divergence 替换 中的 loss (式(3)),往失踪了输入噪声 η 和 η'。最后的现在标函数为式 (4),其中

为原有监督义务。

由于模型在训练初期权重有较大转折,且 EMA 得到的模型成果较差,吾们在训练初期行使较大的 EMA decay (α=0.99) ,随后调整行使较幼的 decay (α=0.999) ,同时吾们线性地添大权重 w,最闭幕果如下外(5个分歧的随机栽子下的平均值)。能够望到 EMA 能升迁模型的外现,引入 mean-teacher 后模型有进一步升迁。

经验总结

吾们基于 Facebook 开源的 RoBERTa 预训练模型在 SuperGLUE 上追求了分歧的 finetune 方式。经由过程调整义务、众义务学习、对抗训练等在 SuperGLUE 的 6 个数据上都得到了升迁,最后对比原首 RoBERTa 升迁了 1 个百分点,现在处于榜单第二的位置。但相比于 T5,还有很大的差距。

从评测基准的榜单来望,预训练说话模型自己的升迁对下游义务来说现在照样最为隐微的,尤其是在义务方法众样的评测基准上。而在给定预训练模型的情况下进走下游义务时,在调整模型组织体面义务的同时,添强模型泛化能力和鲁棒性的手法能够得到较为相反的成果升迁。吾们在这次尝试中用了众义务训练,对抗训练,mean-teacher 以及一些正则来达到这一现在标。

吾们接下来期待能显式地将常识知识融入模型中,而这片面也是 SuperGLUE 义务比较关心的一点。能够望到 WSC 和 COPA 上人类都是满分,而 RTE 上人类照样领先,现在的预训练,众义务学习离真实的常识推理还有很大的挺进空间。

Reference

[1] GLUE https://gluebenchmark.com

[2] BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf

[3] XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding https://arxiv.org/pdf/1906.08237

[4] RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach https://arxiv.org/pdf/1907.11692

[5] ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations https://arxiv.org/pdf/1909.11942

[6] ERNIE 2.0: A Continual Pre-training Framework for Language Understanding https://arxiv.org/pdf/1907.12412v1

[7] Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer https://arxiv.org/pdf/1910.10683.pdf

[8] Multi-Task Deep Neural Networks for Natural Language Understanding https://arxiv.org/abs/1901.11504

[9] FreeLB: Enhanced Adversarial Training for Language Understanding https://arxiv.org/abs/1909.11764

[10] SMART: Robust and Efficient Fine-Tuning for Pre-trained Natural Language Models through Principled Regularized Optimization https://arxiv.org/pdf/1911.03437

[11] SuperGLUE https://super.gluebenchmark.com

[12] BoolQ: Exploring the Surprising Difficulty of Natural Yes/No Questions https://arxiv.org/pdf/1905.10044.pdf

[13] ReCoRD: Bridging the Gap between Human and Machine Commonsense Reading Comprehension https://arxiv.org/pdf/1810.12885.pdf

[14] A Surprisingly Robust Trick for Winograd Schema Challenge https://arxiv.org/pdf/1905.06290.pdf

[15] Representation Learning Using Multi-Task Deep Neural Networks for Semantic Classification and Information Retrieval https://www.aclweb.org/anthology/N15-1092.pdf

[16] Revisiting LSTM Networks for Semi-Supervised Text Classification via Mixed Objective Function https://www.aaai.org/ojs/index.php/AAAI/article/view/4672

[17] Adversarial Training Methods for Semi-Supervised Text Classification https://arxiv.org/pdf/1605.07725

[18] Improving Machine Reading Comprehension via Adversarial Training https://arxiv.org/pdf/1911.03614.pdf

[19] Mean teachers are better role models: Weight-averaged consistency targets improve semi-supervised deep learning results https://arxiv.org/pdf/1703.01780.pdf

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