BERT P2_Fun Facts about BERT_李宏毅

BERT P2_Fun Facts about BERT

Why does BERT work?

"为什么BERT有用?"

最常见的解释是,当输入一串文本时,每个文本都有一个对应的向量。对于这个向量,我们称之为embedding。

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它的特别之处在于,这些向量代表了输入词含义。例如,模型输入 "*大学"(国立*大学),输出4个向量。这4个向量分别代表 "台"、"湾"、"大 "和 "学"

更具体地说,如果你把这些词所对应的向量画出来,或者计算它们之间的距离

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你会发现,意思比较相似的词,它们的向量比较接近。例如,水果和草都是植物,它们的向量比较接近。但这是一个假的例子,我以后会给你看一个真正的例子。"鸟 "和 "鱼 "是动物,所以它们可能更接近。

你可能会问,中文有歧义,其实不仅是中文,很多语言都有歧义,BERT可以考虑上下文,所以,同一个词,比如说 "苹果",它的上下文和另一个 "苹果 "不同,它们的向量也不会相同。

水果 "苹果 "和手机 "苹果 "都是 "苹果",但根据上下文,它们的含义是不同的。所以,它的向量和相应的embedding会有很大不同。水果 "苹果 "可能更接近于 "草",手机 "苹果 "可能更接近于 "电"。

现在我们看一个真实的例子。假设我们现在考虑 "苹果 "这个词,我们会收集很多有 "苹果 "这个词的句子,比如 "喝苹果汁"、"苹果Macbook "等等。然后,我们把这些句子放入BERT中。

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接下来,我们将计算 "苹果 "一词的相应embedding。输入 "喝苹果汁",得到一个 "苹果 "的向量。为什么不一样呢?在Encoder中存在Self-Attention,所以根据 "苹果 "一词的不同语境,得到的向量会有所不同。接下来,我们计算这些结果之间的==cosine similarity==,即计算它们的相似度。

 

结果是这样的,这里有10个句子

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  • 前5个句子中的 "苹果 "代表可食用的苹果。例如,第一句是 "我今天买了苹果吃",第二句是 "进口富士苹果平均每公斤多少钱",第三句是 "苹果茶很难喝",第四句是 "智利苹果的季节来了",第五句是 "关于进口苹果的事情",这五个句子都有 "苹果 "一词,

  • 后面五个句子也有 "苹果 "一词,但提到的是苹果公司的苹果。例如,"苹果即将在下个月发布新款iPhone","苹果获得新专利","我今天买了一部苹果手机","苹果股价下跌","苹果押注指纹识别技术",共有十个 "苹果"

计算每一对之间的相似度,得到一个10×10的矩阵。相似度越高,这个颜色就越浅。所以,自己和自己之间的相似度一定是最大的,自己和别人之间的相似度一定是更小的。

但前五个 "苹果 "和后五个 "苹果 "之间的相似度相对较低。

BERT知道,前五个 "苹果 "是指可食用的苹果,所以它们比较接近。最后五个 "苹果 "指的是苹果公司,所以它们比较接近。所以BERT知道,上下两堆 "苹果 "的含义不同

 

 

BERT的这些向量是输出向量,每个向量代表该词的含义。BERT在填空的过程中已经学会了每个汉字的意思。",也许它真的理解了中文,对它来说,汉字不再是毫无关联的,既然它理解了中文,它就可以在接下来的任务中做得更好。

那么接下来你可能会问,"为什么BERT有如此神奇的能力?",为什么......,为什么它能输出代表输入词含义的向量? 这里,约翰-鲁伯特-弗斯,一位60年代的语言学家,提出了一个假说。他说,要知道一个词的意思,我们需要看它的 "Company",也就是经常和它一起出现的词汇,也就是它的上下文

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一个词的意思,取决于它的上下文

  • 所以以苹果(apple)中的果字为例。如果它经常与 "吃"、"树 "等一起出现,那么它可能指的是可食用的苹果。

  • 如果它经常与电子、专利、股票价格等一起出现,那么它可能指的是苹果公司。

当我们训练BERT时,我们给它w1、w2、w3和w4,我们覆盖w2,并告诉它预测w2,而它就是从上下文中提取信息来预测w2。所以这个向量是其上下文信息的精华,可以用来预测w2是什么。

这样的想法在BERT之前已经存在了。在word embedding中,有一种技术叫做CBOW。

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CBOW所做的,与BERT完全一样。做一个空白,并要求它预测空白处的内容。这个CBOW,这个word embedding技术,可以给每个词汇一个向量,代表这个词汇的意义。

CBOW是一个非常简单的模型,它使用两个变换,是一个非常简单的模型,有人会问,"为什么它只使用两个变换?","它可以更复杂吗?",CBOW的作者,Thomas Mikolov,曾经来到*。当时我在上课的时候,经常有人问我,为什么CBOW只用线性,为什么不用深度学习,我问过Thomas Mikolov这个问题,他说可以用深度学习,但是之所以选择线性模型,一个简单的模型,最大的担心,其实是算力问题。当时的计算能力和现在不在一个数量级上,可能是2016年的时候,几年前的技术也不在一个数量级上,当时要训练一个非常大的模型还是比较困难的,所以他选择了一个比较简单的模型。

今天,当你使用BERT的时候,就相当于一个深度版本的CBOW,你可以做更复杂的事情,而且BERT还可以根据不同的语境,从同一个词汇产生不同的embedding。因为它是一个考虑到语境的高级版本的词embedding,BERT也被称为Contextualized embedding,这些由BERT提取的向量或embedding被称为Contextualized embedding,希望大家能接受这个答案。

 

但是,这个答案,它真的是真的吗?这是你在文献中听到最多的答案。当你和别人讨论BERT时,这是大多数人都会告诉你的理由。它真的是真的吗?这里有一个难以理解的,由我们实验室的一个学生做的实验。实验是这样的:我们应用为文本训练的BERT对蛋白质、DNA链和音乐进行分类。

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让我们以DNA链的分类为例。DNA是一系列的脱氧核团核酸,有四种,分别用A、T、C和G表示,所以一条DNA链是这样的。

你可能会问,"EI IE和N代表什么?"不要在意细节,我也不知道,总之,这是一个分类问题。只要用训练数据和标记数据来训练它,就可以了。

 

神奇的部分来了,DNA可以用ATCG来表示,现在,我们要用BERT来对DNA进行分类

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例如,"A "是 "we","T "是 "you","C "是 "he","G "是 "she"。对应的词并不重要,你可以随机生成。"A "可以对应任何词汇,"T"、"C "和 "G "也可以,这并不重要,对结果影响很小。只是这串文字无法理解。

例如,"AGAC "变成了 "we she we he",不知道它在说什么。

然后,把它扔进一个一般的BERT,用CLS标记,一个输出向量,一个Linear transform,对它进行分类。只是分类到了DNA类,我不知道他们是什么意思。

和以前一样,Linear transform使用随机初始化,而BERT是通过预训练模型初始化的。但用于初始化的模型,是学习填空的模型。它已经学会了英语填空。

你可能会认为,这个实验完全是无稽之谈。如果我们把一个DNA序列预处理成一个无意义的序列,那么BERT的目的是什么? 大家都知道,BERT可以分析一个有效句子的语义,你怎么能给它一个无法理解的句子呢? 做这个实验的意义是什么?

 

蛋白质有三种分类,那么蛋白质是由氨基酸组成的,有十种氨基酸,只要给每个氨基酸一个随机的词汇,那么DNA是一组ATCG,音乐也是一组音符,给它每个音符一个词汇,然后,把它作为一个文章分类问题来做。

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你会发现,如果你不使用BERT,你得到的结果是蓝色部分,如果你使用BERT,你得到的结果是红色部分,这实际上更好,你们大多数人现在一定很困惑。

这个实验只能用神奇来形容,没有人知道它为什么有效,而且目前还没有很好的解释,我之所以要谈这个实验,是想告诉你们,要了解BERT的力量,还有很多工作要做。

我并不是要否认BERT能够分析句子的含义这一事实。从embedding中,我们清楚地观察到,BERT知道每个词的含义,它能找出含义相似的词和不相似的词。但正如我想指出的那样,即使你给它一个无意义的句子,它仍然可以很好地对句子进行分类。

所以,也许它的力量并不完全来自于对实际文章的理解。也许还有其他原因。例如,也许,BERT只是一套更好的初始参数。也许这与语义不一定有关。也许这套初始参数,只是在训练大型模型时更好。

是这样吗?这个问题需要进一步研究来回答。我之所以要讲这个实验,是想让大家知道,我们目前使用的模型往往是非常新的,需要进一步的研究,以便我们了解它的能力。

你今天学到的关于BERT的知识,只是沧海一粟。我会把一些视频的链接放在这里。

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如果你想了解更多关于BERT的知识,你可以参考这些链接。你的作业不需要它,,这学期剩下的时间也不需要。我只想告诉你,BERT还有很多其他的变种。

Multi-lingual BERT

接下来,我要讲的是,一种叫做Multi-lingual BERT的BERT。Multi-lingual BERT有什么神奇之处?

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它是由很多语言来训练的,比如中文、英文、德文、法文等等,用填空题来训练BERT,这就是Multi-lingual BERT的训练方式。

Zero-shot Reading Comprehension

google训练了一个Multi-lingual BERT,它能够做这104种语言的填空题。神奇的地方来了,如果你用英文问答数据训练它,它就会自动学习如何做中文问答

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我不知道你是否完全理解我的意思,所以这里有一个真实的实验例子。

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这是一些训练数据。他们用SQuAD进行fine-tune。这是一个英文Q&A数据集。中文数据集是由台达电发布的,叫DRCD。这个数据集也是我们在作业中要用到的数据集。

在BERT提出之前,效果并不好。在BERT之前,最强的模型是QANet。它的正确率只有......,嗯,我是说F1得分,而不是准确率,但你可以暂时把它看成是准确率或正确率。

如果我们允许用中文填空题进行预训练,然后用中文Q&A数据进行微调,那么它在中文Q&A测试集上的正确率达到89%。因此,其表现是相当令人印象深刻的。

神奇的是,如果我们把一个Multi-lingual的BERT,用英文Q&A数据进行微调,它仍然可以回答中文Q&A问题,并且有78%的正确率,这几乎与QANet的准确性相同。它从未接受过中文和英文之间的翻译训练,也从未阅读过中文Q&A的数据收集。,它在没有任何准备的情况下参加了这个中文Q&A测试,尽管它从未见过中文测试,但不知为何,它能回答这些问题。

Cross-lingual Alignment?

你们中的一些人可能会说:"它在预训练中读过104种语言,104种语言中的一种是中文,是吗? 如果是,这并不奇怪。"但是在预训练中,学习的目标是填空。它只能用中文填空。有了这些知识,再加上做英文问答的能力,不知不觉中,它就自动学会了做中文问答。

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听起来很神奇,那么BERT是怎么做到的呢?一个简单的解释是:也许对于多语言的BERT来说,不同的语言并没有那么大的差异。无论你用中文还是英文显示,对于具有相同含义的单词,它们的embedding都很接近。汉语中的 "跳 "与英语中的 "jump "接近,汉语中的 "鱼 "与英语中的 "fish "接近,汉语中的 "游 "与英语中的 "swim "接近,也许在学习过程中它已经自动学会了。

 

它是可以被验证的。我们实际上做了一些验证。验证的标准被称为Mean Reciprocal Rank,缩写为MRR。我们在这里不做详细说明。你只需要知道,MRR的值越高,不同embedding之间的Alignment就越好

更好的Alignment意味着,具有相同含义但来自不同语言的词将被转化为更接近的向量。如果MRR高,那么具有相同含义但来自不同语言的词的向量就更接近。

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这条深蓝色的线是谷歌发布的104种语言的Multi-lingual BERT的MRR,它的值非常高,这说明不同语言之间没有太大的差别。Multi-lingual BERT只看意思,不同语言对它没有太大的差别。

橙色这条是我们试图自己训练Multi-lingual BERT。我们使用的数据较少,每种语言只使用了20万个句子。数据较少。我们自我训练的模型结果并不好。我们不知道为什么我们的Multi-lingual BERT不能将不同的语言统一起来。似乎它不能学习那些在不同语言中具有相同含义的符号,它们应该具有相同的含义。这个问题困扰了我们很长时间。

为什么我们要做这个实验?为什么我们要自己训练Multi-lingual BERT?因为我们想了解,是什么让Multi-lingual BERT。我们想设置不同的参数,不同的向量,看看哪个向量会影响Multi-lingual BERT。

但是我们发现,对于我们的Multi-lingual BERT来说,无论你如何调整参数,它就是不能达到Multi-lingual的效果,它就是不能达到Alignment的效果。我们把数据量增加了五倍,看看能不能达到Alignment的效果。在做这个实验之前,大家都有点抵触,大家都觉得有点害怕,因为训练时间要比原来的长五倍。

 

训练了两天后,什么也没发生,损失甚至不能减少,就在我们要放弃的时候,损失突然下降了

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用了8个V100来训练,我们的实验室也没有8个V100,是在NCHC(国家高性能计算中心)的机器上运行的,训练了两天后,损失没有下降,似乎失败了。当我们要放弃的时候,损失下降了。

这是某个学生在Facebook上发的帖子,我在这里引用它来告诉你,我当时心里的感叹。整个实验,必须运行一个多星期,才能把它学好,每一种语言1000K的数据。

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所以看起来,数据量是一个非常关键的因素,关系到能否成功地将不同的语言排列在一起。所以有时候,神奇的是,很多问题或很多现象,只有在有足够的数据量时才会显现出来。它可以在A语言的QA上进行训练,然后直接转移到B语言上,从来没有人说过这一点

这是过去几年才出现的,一个可能的原因是,过去没有足够的数据,现在有足够的数据,现在有大量的计算资源,所以这个现象现在有可能被观察到。

最后一个神奇的实验,我觉得这件事很奇怪

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你说BERT可以把不同语言中含义相同的符号放在一起,使它们的向量接近。但是,当训练多语言的BERT时,如果给它英语,它可以用英语填空,如果给它中文,它可以用中文填空,它不会混在一起

那么,如果不同语言之间没有区别,怎么可能只用英语标记来填英语句子呢?为什么它不会用中文符号填空呢?它就是不填,这说明它知道语言的信息也是不同的,那些不同语言的符号毕竟还是不同的,它并没有完全抹去语言信息,所以我想出了一个研究课题,我们来找找,语言信息在哪里。

 

后来我们发现,语言信息并没有隐藏得很深。一个学生发现,我们把所有英语单词的embedding,放到多语言的BERT中,取embedding的平均值,我们对中文单词也做同样的事情。在这里,我们给Multi-lingual BERT一个英语句子,并得到它的embedding。我们在embedding中加上这个蓝色的向量,这就是英语和汉语之间的差距

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这些向量,从Multi-lingual BERT的角度来看,变成了汉语。有了这个神奇的东西,你可以做一个奇妙的无监督翻译。

例如,你给BERT看这个中文句子。

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这个中文句子是,"能帮助我的小女孩在小镇的另一边,,没人能够帮助我",现在我们把这个句子扔到Multi-lingual BERT中。

然后我们取出Multi-lingual BERT中的一个层,它不需要是最后一层,可以是任何一层。我们拿出某一层,给它一个embedding,加上这个蓝色的向量。对它来说,这个句子马上就从中文变成了英文。

在向BERT输入英文后,通过在中间加一个蓝色的向量来转换隐藏层,转眼间,中文就出来了。"没有人可以帮助我",变成了 "是(是)没有人(没有人)可以帮助我(我)","我 "变成了 "我","没有人 "变成了 "没有人",所以它在某种程度上可以做无监督的标记级翻译,尽管它并不完美,神奇的是,Multi-lingual的BERT仍然保留了语义信息。

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