语言模型:自回归(Autoregressive LM)与自编码(Autoencoder LM)-杂谈-IT技术博客

语言模型:自回归(Autoregressive LM)与自编码(Autoencoder LM)

时间:2021-04-21 18:00:00 浏览: 字体: 放大 缩小


自回归语言模型(Autoregressive LM)

在ELMO/BERT出来之前,大家通常讲的语言模型其实是根据上文内容预测下一个可能跟随的单词,就是常说的自左向右的语言模型任务,或者反过来也行,就是根据下文预测前面的单词,这种类型的LM被称为自回归语言模型。GPT 就是典型的自回归语言模型。ELMO尽管看上去利用了上文,也利用了下文,但是本质上仍然是自回归LM,这个跟模型具体怎么实现有关系。ELMO是做了两个方向(从左到右以及从右到左两个方向的语言模型),但是是分别有两个方向的自回归LM,然后把LSTM的两个方向的隐节点状态拼接到一起,来体现双向语言模型这个事情的。所以其实是两个自回归语言模型的拼接,本质上仍然是自回归语言模型。

自回归语言模型有优点有缺点,缺点是只能利用上文或者下文的信息,不能同时利用上文和下文的信息,当然,貌似ELMO这种双向都做,然后拼接看上去能够解决这个问题,因为融合模式过于简单,所以效果其实并不是太好。它的优点,其实跟下游NLP任务有关,比如生成类NLP任务,比如文本摘要,机器翻译等,在实际生成内容的时候,就是从左向右的,自回归语言模型天然匹配这个过程。而Bert这种DAE模式,在生成类NLP任务中,就面临训练过程和应用过程不一致的问题,导致生成类的NLP任务到目前为止都做不太好。

 

自编码语言模型(Autoencoder LM)

自回归语言模型只能根据上文预测下一个单词,或者反过来,只能根据下文预测前面一个单词。相比而言,Bert通过在输入X中随机Mask掉一部分单词,然后预训练过程的主要任务之一是根据上下文单词来预测这些被Mask掉的单词,如果你对Denoising Autoencoder比较熟悉的话,会看出,这确实是典型的DAE的思路。那些被Mask掉的单词就是在输入侧加入的所谓噪音。类似Bert这种预训练模式,被称为DAE LM。

这种DAE LM的优缺点正好和自回归LM反过来,它能比较自然地融入双向语言模型,同时看到被预测单词的上文和下文,这是好处。缺点是啥呢?主要在输入侧引入[Mask]标记,导致预训练阶段和Fine-tuning阶段不一致的问题,因为Fine-tuning阶段是看不到[Mask]标记的。DAE吗,就要引入噪音,[Mask] 标记就是引入噪音的手段,这个正常。

 

XLNet的出发点就是:能否融合自回归LM和DAE LM两者的优点。就是说如果站在自回归LM的角度,如何引入和双向语言模型等价的效果;如果站在DAE LM的角度看,它本身是融入双向语言模型的,如何抛掉表面的那个[Mask]标记,让预训练和Fine-tuning保持一致。XLNet目前还没有仔细研究,后面补上。

 

参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/70257427

 

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