[對話式AI – 7] 預訓練語言模型比較(ELMO、BERT、GPT-2)

預訓練(Pre-train)語言模型可用於自然語言理解(Natural Language Understanding)的命名實體識別(Named Entity Recognition)、問答(Extraction-based Question Answering)、情感分析(Sentiment analysis)、文件分類(Document Classification)、自然語言推理(Natural Language Inference)等任務。

以及自然語言生成(Natural Language Generation)的機器翻譯(Machine translation)、自動摘要(Automatic summarization)、閱讀理解(Reading Comprehension)、資料到文本生成(Data-to-Text Generation)等任務。

本文透過列舉時下主流預訓練語言模型的特點,介紹最具代表性的ELMO、BERT及GPT-2模型;用最簡短的文字敘述,讓大家能夠輕易比較出差異。

ELMO(Embeddings from Language Model)

  • RNN-based Language Models
  • 透過一堆句子訓練,不需要標註
  • 預測下一個Token
  • 從RNN的hidden layer取得Contextulize word embedding
  • 從正反向embedding接起來就是上下文的embedding
  • 最後把每一層的embedding都加起來,再由後續任務學習到加權參數
  • 94M個參數

Source: https://arxiv.org/abs/1802.05365

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

  • 屬於Transformer的Encoder
  • 只需要訓練Transformer的Encoder(輸入輸出一對一)
  • 透過一堆句子訓練,不需要標註
  • 給一個詞序列,每一個詞都會吐embedding
  • 中文更適合用字為單位,因為用one-hot encoding詞太多了;常用中文字約4800個,中文詞則比這個高數倍
  • Masked LM: 輸入詞序列中隨機15%的詞被換成特殊的Token [Mask],並做預測
  • 預測下一個句子: 引入[SEP]代表兩個句子的交界,及[CLS]代表輸出分類結果的位置
  • 上述兩種方法都是把抽出來[Mask]或[CLS]的Vector丟到Linear Multi-class Classifier去預測詞
  • 以上兩種方法要同時使用
  • 340M個參數

Source: https://arxiv.org/abs/1810.04805

GPT-2(Generative Pre-Training)

  • 屬於Transformer的Decoder
  • 預測下一個Token
  • 40GB的文本訓練出來的
  • 可以做到Zero-shot Learning,不需訓練資料,做到Reading Comprehension(F-score=55接近Dr.QA)、Summarization(跟隨機差不多)、Translation(跟隨機差不多)
  • 1542M個參數

Source: https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf

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