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【機器學習 2021】自督導式學習 -Self-supervised Learning- -一- – 芝麻街與進擊的巨人

很多 NLP 模型都是用芝麻街的人物命名（BERT、ELMo、ERNIE、Big Bird）。

BERT 是一个巨大的模型，有 340M 个参数。

然而在众多 NLP 模型中，BERT 只是较小的一种。

[2101.03961] Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity (arxiv.org)

本节课主要讲 BERT 和 GPT。

【機器學習 2021】自督導式學習 -Self-supervised Learning- -二- – BERT 簡介

李宏毅机器学习 06 自监督式学习 - 知乎 (zhihu.com)

supervised learning 是需要有标签的资料的，而 self-supervised learning 不需要外界提供有标签的资料，他的带标签的资料源于自身。 $x$ 分两部分，一部分 $x'$ 用作模型的输入，另一部分 $x''$ 作为 $y$ 要学习的 label 资料。

我现在称它为 “自我监督学习”，因为 "无监督 "是一个既复杂又令人困惑的术语。在自我监督学习中，系统学会从它的其他部分输入中预测它的部分输入。换句话说，一部分输入被用作监督信号，输入其余部分的预测器。

自监督学习是无监督学习的一部分。

Masking Input

[1810.04805] BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding (arxiv.org)

随机遮盖的方法有两种：

使用特殊单位来代替原单位（遮盖）；
随机使用其他的单位来代替原单位。台 X 大学就是 $x'$ （作为模型的输入），台湾大学等字体就是 $x''$ (作为输出要学习的 label 资料)。

被遮盖的单位输出的向量经过 linear（乘上一个矩阵），再经过 softmax 输出一个向量，去和所有的字体做对比，找出被遮盖的字最可能是什么字。对比的过程就是计算最小的 cross entropy，就像做分类问题一样，经过 softmax 的输出向量和所有字体代表的单向量做计算。

Next Sentence Prediction

判断两个句子是否连接：

SEP 用来分隔句子，这个方法只看 CLS 的输出，不看其他向量的输出。
CLS 的输出经过和 masking input 一样的操作，来判断句子是否相接。
- 但是有很多文献说这个方法对于预训练的效果并不是很大。[1907.11692] RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach (arxiv.org)
- 有另外一招叫做 SOP（预测两个句子谁在前谁在后），这招看起来更难，但是在文献上有用。[1909.11942] ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations (arxiv.org)

BERT 在 Pre-train 过程中一般需要进行 Masked token prediction 和 Next sentence prediction 两个操作。训练后的 BERT 只会做填空题，经过 Fine-tune（微调）之后才能做下游各式各样的任务。

pre-train 过程是 unsupervised learning（资料来源于自身）
fine-tune 过程是 supervised learning（有标注的资料），所以整个过程是 semi-supervised

目前要 pre-train 一个能做填空题的 BERT 难度很大，

一方面是数据量庞大，处理起来很艰难
另一方面是训练的过程需要很长的时间。

GLUE

GLUE 是自然语言处理任务，总共有九个任务。GLUE Benchmark

Corpus of Linguistic Acceptability (CoLA)
Stanford Sentiment Treebank (SST-2)
Microsoft Research Paraphrase Corpus (MRPC)
Quora Question Pairs (QQP)
Semantic Textual Similarity Benchmark (STS-B)
Multi-Genre Natural Language Inference (MNLI)
Question-answering NLI (QNLI)
Recognizing Textual Entailment (RTE)
Winograd NLI(WNLI)

BERT 分别微调之后做这 9 个任务，将 9 个测试分数做平均后代表 BERT 的能力高低。

论文[1905.00537] SuperGLUE: A Stickier Benchmark for General-Purpose Language Understanding Systems (arxiv.org)展示了不同种模型 GLUE 得分。

BERT 的 fine-tune 应用

这四个案例的 BERT 都是经过 pre-train 的 BERT，会做填空题了。也就是这个 BERT 的初始化参数来自学会填空题的 BERT。主要关注四个案例的框图的区别！！！

How to use BERT-Case 1-语句分类

输入句子（“This is good”），输出类别（”positive“）。CLS 是一个特殊的 token（单位），linear 的参数是随机初始化的。训练就是更新 BERT 和 linear 这两个模型里的参数。

[1908.05620] Visualizing and Understanding the Effectiveness of BERT (arxiv.org) 展示了经过 Pre-train（fine-tune）和 Random Initialization 后的损失函数的曲线，fine-tune 的效果明显比 scratch 好。

How to use BERT-Case 2-词性标注

输入由单词组成的句子，输出它的语法结构，输入和输出的长度相等。

How to use BERT-Case 3-句意立场分析

输入两个序列（前提和推论），输出类别（立场，对立、同义、中立）

How to use BERT-Case 4-问答系统

输入一篇文章和问题，输出答案（答案一定在文章中，用两个正整数 $s,e$ 表示， $s$ 和 $e$ 之间的词就是答案）

橙色和蓝色向量的长度和 BERT 的输出向量的长度一致，因为要做内积。内积之后的向量经过 softmax 后得到分数，分数最高的位置就是起或止位置。橙色向量代表答案的起始位置，蓝色向量代表答案的结束位置

这就是 BERT 的核心内容。

训练 BERT 需要非常长的时间。靠个人计算机几乎不可能。

[2010.02480] Pretrained Language Model Embryology: The Birth of ALBERT (arxiv.org)

BERT 就是在学会这些东西后，逐渐学到更多。

[2010.02480] Pretrained Language Model Embryology: The Birth of ALBERT (arxiv.org)

Pre-training a seq2seq model

将 BERT 用在 seq2seq 问题中。

在一个 transformer 的模型中，将输入的序列损坏，然后该模型的输出是还原损坏的输入。如何损坏输入数据呢？

可以采用 mass 或 BART 手段，mass 是盖住某些数据（类似于 masking），BART 是综合了右边所有的方法（盖住数据、删除数据、打乱数据顺序、旋转数据等等），BART 的效果要比 mass 好！！

把 T5 模型用在 C4 数据库中。

【機器學習 2021】自督導式學習 -Self-supervised Learning- -三- – BERT 的奇聞軼事

pre-train 的 BERT 会做填空题，那为什么微调一下就能用作其他的应用呢？

意思越相近的字产生的向量越接近，如图右部分。同时，BERT 会根据上下文，不同语义的同一个字产生不同的向量。（例如果字）

训练填空题 BERT 时，从上下文抽取资讯来填空，两个果的语义输出的向量不同了。

[2103.07162] Is BERT a Cross-Disciplinary Knowledge Learner? A Surprising Finding of Pre-trained Models’ Transferability (arxiv.org)

应用 BERT 来研究蛋白质、DNA、音乐分类等问题中在，使用 we，you 等字代替氨基酸，最后训练出来的结果竟然会比较好，所以可能 BERT 的初始化参数就比较好，而与语义没有关系（一种推测，BERT 内部结构还有很多问题尚待研究）。

Multi-lingual BERT

用许多不同的语言预训练 BERT，最后训练回答英语题目的模型竟然能在中文测试题上有较好的表现

因为不同语言之间存在对齐情况，即同义的不同语言的向量会比较接近，所以语言和语言之间输出的向量是存在一定关系的。

[2010.10938] What makes multilingual BERT multilingual? (arxiv.org)

这往往需要大量的数据 orz

[2010.10041] Looking for Clues of Language in Multilingual BERT to Improve Cross-lingual Generalization (arxiv.org)

为了探寻不同语言之间的关系，做了下面这样一件事：

将所有中文的 embbeding 平均一下，英文的 embbeding 平均一下，发现两者之间存在着差距，这个差距用一个蓝色向量来表示。对一个 multi-BERT 输入英文问题和文章，他会输出一堆 embedding，这堆 embedding 加上这个差距后，最终竟然能输出中文的答案。（所以同义的不同字代表的向量之间可能存在一个小小的偏差，改变偏差就能保证同义下改变字。）

【機器學習 2021】自督導式學習 -Self-supervised Learning- -四- – GPT 的野望

CPT 系列的模型与 BERT 不同，不采用 Mask Input，而是训练模型预测文字之后的语句。

给出 Description 和 A few example，要求 GPT 产生更多 example。

“In-context” Learning
- “Few-shot” 给出少部分 example
- “One-shot” 给出一个 example
- “Zero-shot” 不给 example

效果感人 orz

Beyond Text

Self-supervised Learning 不仅局限于 NLP 领域，在 Speech 和 CV 领域也有所建树。

[2006.07733] Bootstrap your own latent: A new approach to self-supervised Learning (arxiv.org)

台大团队设计了一个用于 Speech 的 GLUE

s3prl/s3prl: Self-Supervised Speech/Sound Pre-training and Representation Learning Toolkit (github.com)

Class Material

【機器學習 2022】如何有效的使用自督導式模型 - Data-Efficient - Parameter-Efficient Tuning -由姜成翰助教講授-

Extra Material

ChatGPT (可能)是怎麼煉成的 - GPT 社會化的過程

ChatGPT (可能)是怎麼煉成的 - GPT 社會化的過程 - YouTube

還沒玩過 Chat GPT 嗎? 連結在這裡 https://chat.openai.com/chat

Chat GPT 官方 Blog：https://openai.com/blog/chatgpt/

Instruct GPT 論文連結：https://arxiv.org/abs/2203.02155

GPT-3 介紹 – 來自獵人暗黑大陸的模型：https://youtu.be/DOG1L9lvsDY

INSIDE 以本影片為基礎撰寫的文章：https://www.inside.com.tw/article/300…

本影片投影片連結：https://docs.google.com/presentation/…