论文阅读RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach

拼搏现实的明天。 2022-11-21 14:57 207阅读 0赞

# 论文信息 #

## 题目 ##

RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach  
一个强力优化的BERT预训练方法

## 作者 ##

Yinhan Liu，Myle Ott，Naman Goyal， Jingfei Du等

## 其他 ##

论文下载地址：[https://arxiv.org/abs/1907.11692?context=cs.CL][https_arxiv.org_abs_1907.11692_context_cs.CL]

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# Abstract #

这篇论文更像是一篇丰富的实验报告，作者发现BERT严重训练不足，若加大训练后，BERT性能会有很大的提升。  
因此，作者从模型设计选择(design choice)、训练策略、语料等方面入手，重新对BERT进行了预训练，得到RoBERTa。实验结果表明RoBERTa在GLUE、RACE和SQuAD都达到了SOTA。这些结果突出了以前被忽略的设计选择的重要性。

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# Introduction #

ELMo、GPT、BERT、XLM等方法虽取得了很大的性能提升，但是很难说清，这么方法中，哪一部分起到最关键的作用。

作者对BERT的预训练过程进行了复现研究，对超参数和训练集的大小的影响进行了评估。

经过实验，作者发现BERT严重训练不足，并提出了训练BERT模型的诀窍，将优化后的模型称为RoBerta，超越了所有现有BERT改进模型。

**相比原BERT模型，该文提出的训练的改进方法：**

*  训练更久，增加batch size和数据。
 *  移除BERT中的NSP任务
 *  训练更长的序列
 *  根据训练数据动态调整mask方案

RoBERTa在GLUE任务上，创造了4项新的SOTA记录，并在SQuAD和RACE上也与SOTA水平相匹配。

**该文章的贡献总结：**

*  提出一系列重要的BERT设计选择和训练策略。
 *  使用新的更大的数据集CC-NEWS，证明了更多的训练数据能够进一步提升BERT模型在下流任务中的表现。
 *  实验结果表明，masked language model在正确的模型设计配置下，比最近提出的其他模型方法都要好。

# Background #

作者首先回顾介绍了BERT模型的一些内容，本文在这里省略。

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# Experimental Setup #

该节介绍了实验的一些设置

## Implementation ##

作者使用FAIRSEQ复现BERT，但改变了学习率的峰值以及学习率预热的步数，根据不同的设置调整数值，其他超参数与原BERT相同。

作者发现训练时模型对Adam的ε系数敏感，有时通过调整该系数会取得更好的稳定性。当以较大的batch size训练时，将正则项系数β2=0.98也能提升模型稳定性。

## Data ##

作者实验使用了五种大小和领域不同的英语语料库，总计超过160GB的未压缩文本。

数据集：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2Zlbmd4aW5saW51eA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2Zlbmd4aW5saW51eA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

## Evaluation ##

使用GLUE、SQuAD、RACE三类任务进行评估。

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# Training Procedure Analysis #

该章节探索和量化什么样的设置对于预训练BERT是重要的。

作者实验的模型初始设置与 B E R T B A S E ( L = 12 , H = 768 , A = 12 , 110 M p a r a m s ) BERT\_\{BASE\} (L =12, H = 768, A = 12, 110M params) BERTBASE(L=12,H=768,A=12,110Mparams)一致。

## Static vs. Dynamic Masking ##

**原始BERT采用静态mask的方式**，mask处理是在数据预处理过程中完成。为了避免每个epoch遇见的每个训练实例的mask情况都相同，故将训练数据复制10份，并以10种不同的mask方式进行遮罩，但是即使这样，训练40epoch，同一种mask方式的同一句子，在训练时模型也会重复遇见4次。

**动态mask**：对每个序列进行mask的操作是在喂给模型该序列时执行的。这在预训练更多步骤或更大数据集时，至关重要。

**实验结果对比分析：**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2Zlbmd4aW5saW51eA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]  
动态mask略比静态mask好，因此作者后面的实验均采用动态mask方式。

## Model Input Format and Next Sentence Prediction ##

Devlin发现移除NSP任务在QNLI,MNLI等任务上会有大幅度性能下降，然而最近的一些工作质疑NSP的必要性。因此，作者做了一系列的实验来分析NSP任务的必要性。

为了更好的对比试验，作者提出了以下几种供选择的训练方案：  
![在这里插入图片描述][20201102154027557.png_pic_center]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2Zlbmd4aW5saW51eA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]

*  SEGMENT-PAIR:输入为一个片段，可以包含多个句子，但总长度不超过512tokens，包含NSP loss。
 *  SENTENCE-PAIR：每个输入为一个句子对，为了保持总长度与SEGMENT-PAIR一致，故增加了batch size。
 *  FULL-SENTENCES：取一系列连续的句子，总长度不超过512tokens，句子可跨文档，不同文档之间使用额外一个分割标志位来标识，不包含NSP loss。
 *  DOC-SENTENCES：与FULL-SENTENCES类似，不过不能跨文档。不包含NSP loss。

**实验结果分析:**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2Zlbmd4aW5saW51eA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]

*  作者发现使用单个句子会损害下游任务的性能，作者推测这是因为该模型无法学习远程依赖关系。
 *  去掉NSP任务会有略微的提升。
 *  DOC-SENTENCES比FULL-SENTENCES表现好。

## Training with large batches ##

最近的研究表明，BERT很适合较大规模的batch训练。

**实验结果分析：**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2Zlbmd4aW5saW51eA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 5]  
通过实验发现，增大batch size能够进一步提升模型的性能，且更大的batch size更易于分布式数据的并行训练。

## Text Encoding ##

字节对编码（BPE）是字符级和单词级表示形式的混合体，可以处理自然语言语料库中常见的大词汇。

Radford在GPT2里提出了一种更巧妙的BPE实现版本byte-level text encoding，该方法使用bytes作为基础的子词单元，这样便把词汇表的大小控制到了5w。它可以在不需要引入任何未知字符前提下对任意文本进行编码。

BERT原始版本使用字符级（character-level）的BPE词汇表，大小是3w，是用启发式分词规则对输入进行预处理学习得到的。

之前的一些实验结果表明，这两种文本编码的实验性能区别不大，可能Radford BPE Encoding在某些任务上的终端性能略微差点，但是RoBerta作者坚信通用的编码模式比性能上的轻微损失更重要，所以在实验中采用了byte-level text encoding。

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# RoBERTa #

结合之前章节提出的改进配置，作者将这些配置结合起来，改进后的模型成为RoBERTa。  
RoBERTa使用dynamic mask、FULL-SENTENCES without NSP、large mini-batches以及byte-level BPE等设置。

作者训练RoBERTa时与 B E R T L A R G E ( L = 24 , H = 1024 , A = 16 , 355 M p a r a m e t e r s ) BERT\_\{LARGE\}(L = 24, H = 1024, A = 16, 355M parameters) BERTLARGE(L=24,H=1024,A=16,355Mparameters)结构一致。

实验结果：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2Zlbmd4aW5saW51eA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 6]

实验发现，RoBERTa相比于 B E R T l a r g e BERT\_\{large\} BERTlarge，性能有很大的提升。

进一步，使用更多的训练数据训练RoBERTa（160GB的训练文本），结果发现模型性能进一步提升，证明了在预训练过程中，数据集规模和多样性的重要性。

增大预训练步骤，将step从100K增加大300K、500K，模型性能进一步明显提升，且最长训练过后的模型，并未出现过拟合现象。

作者在GLUE，SQuaD和RACE这三个不同的基准上评估了RoBERTa模型。

## GLUE Results ##

在GLUE上的结果：对于单任务单模型，RoBERTa九个任务均达到SOTA。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2Zlbmd4aW5saW51eA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 7]

## SQuAD Results ##

在SQuAD上的结果：RoBERTa的成绩还可以。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2Zlbmd4aW5saW51eA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 8]

## RACE Results ##

在RACE上的对比结果：从实验结果上看，RoBERTa均达到了SOTA。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2Zlbmd4aW5saW51eA_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 9]

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# Conclusion #

RoBERTa其实本质上只是一个调参达到最优的BERT，和XLNet不相上下。  
RoBERTa再一次证明BERT才是众多预训练模型中的首选和扛鼎之作，也是那个真正引起质变的模型。

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