会议学习笔记（三）：第十五届《前沿技术讲习班》之邱锡鹏：NLP中的预训练模型

柔情只为你懂 2023-01-07 14:26 126阅读 0赞

第十五届中国中文信息学会暑期学校暨中国中文信息学会《前沿技术讲习班》的回放链接：http://conference.cipsc.org.cn/ssatt2020/

### 学习笔记 ###

*  邱锡鹏：自然语言处理中的预训练模型
 *   *  摘要：
     *  讲座大纲：
     *  Part1：自然语言表示学习
     *   *  1. 什么是自然语言处理NLP
         *  2. NLP的基础：语言表示
         *  3. 词嵌入（Word Embeddings）：
         *  4. 语言表示学习：
         *  5. NLP中语言表示模型（主要是神经网络模型）的一般架构：
         *  6.自然语言处理任务
         *  7.语言表示学习的几个问题：
         *  8. 自然语言表示学习
         *  9. 寻找最合适的NLP模型（数据驱动、模型驱动发展路径）
         *  10. Transformer模型（自注意力模型）介绍
         *   *  注意力机制（Attention Mechanism）：
             *  自注意力（Self-Attention）示例
             *  QKV模式（Query-Key-Value）
             *  多头（multi-head） 自注意力模型
             *  Transformer：可能是目前为止最适合NLP的模型
             *  Transformer模型的改进
     *  Part2：预训练模型
     *   *  1. 为什么要预训练？
         *  2.怎么预训练？
         *  3.基于多任务的通用表示学习
         *  4. 预训练任务
         *  5. 预训练任务汇总：
         *  6.小结：
     *  Part3：预训练模型的扩展
     *   *  1. 知识增强（怎么融入知识）
         *  2. 针对跨语言、特定语言的预训练模型——Multilingual and Language-Specific PTMs
         *  3.多模态语言模型
         *  4.模型压缩
         *  小结
     *  Part4：迁移到下游任务（怎么用？）
     *   *  1.给一个特定任务，如何选择合适的预训练模型？
         *  2.如何使用？
         *   *  2.1 是否精调
             *  2.2 引入额外自适应模块
             *  2.3 选择合适的层
             *  2.4 多阶段迁移
             *  2.5 针对性的任务转换
             *  2.6 精调方法优化：改进精调方法本身
         *  3. 预训练模型的资源
     *  Part5：未来展望
     *   *  1. 瓶颈
         *  2. 架构
         *  3. 面向特定任务的预训练和模型压缩
         *  4.除了精调之外的，模型迁移的方式
         *  5. 预训练模型的可解释性和可信赖性
         *  6. 总结

# 邱锡鹏：自然语言处理中的预训练模型 #

## 摘要： ##

目前预训练模型在自然语言处理领域取得了广泛的成功。本报告的内容主要涵盖以下4部分内容：1）预训练模型的原理介绍，包括模型结构、学习准则、发展历程等；2）预训练模型的迁移方法：包括如何通过任务转换、多步迁移、改进精调等方法来进一步提高预训练模型在下游任务上的性能；3）预训练模型的改进模型：包括知识嵌入模型、多模态模型、多语言模型、语言特定模型、领域特定模型和模型压缩等；4）对预训练模型及其未来发展趋势进行展望。

## 讲座大纲： ##

Part1：自然语言表示学习  
Part2：预训练模型  
Part3：预训练模型的扩展  
Part4：迁移到下游任务  
Part5：未来展望  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70]

## Part1：自然语言表示学习 ##

### 1. 什么是自然语言处理NLP ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

### 2. NLP的基础：语言表示 ###

Embeddings（一组向量表示语义）：语义分散在不同维度  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

### 3. 词嵌入（Word Embeddings）： ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

### 4. 语言表示学习： ###

字或者词向量化，送到神经网络模型，得到向量化表示。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

### 5. NLP中语言表示模型（主要是神经网络模型）的一般架构： ###

自上而下的处理步骤：先把词（上下文无关表示 /静态表示）向量化，送到一个上下文编码器，编码器内会建模词和他邻居的关系，得到了和上下文相关的表示（动态表示），送到具体的任务模型中（文本分类/QA/机器翻译等）。  
表示学习核心：（事实证明：表示学习越好，下游任务越简单）

1.  模型驱动：怎么设计上下文编码器？设计自然语言组合
2.  数据驱动：学习编码器的参数  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

### 6.自然语言处理任务 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]  
序列到类别：  
例1：输入一段文字，经过编码器后，得到上下文相关向量，将这些向量简单平均到分类器中，进行分类。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
序列到类别：  
例2：句子对的判别，两个句子之间关系。句子组合在一起，中间加了分隔符Sep，送到编码器中，得到上下文表示，送到分类器中，得到他们的类别。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]  
同步（对齐）的序列到序列：  
中文分词，为每个词打标签，经过编码器后，得到每个词的上下文表示，送到分类器中去判断。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]  
异步（非对齐）的序列到序列：  
Sequence-to-Sequence，编码器解码器模型，机器翻译中输入英文的句子过编码器，将信息送到解码器（特殊的编码器，只编码当前的），一般是用自回归语言模型（每个字每个字依次生成）。

### 7.语言表示学习的几个问题： ###

基于分布式表示的方法中，怎样更好地学习语言的表示？

1.  语义之间的如何表示：
2.  模型层面：如何设计一个模型
3.  数据层面：有了模型之后，如何设计任务来学习模型  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]

### 8. 自然语言表示学习 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]  
语言特性：  
语义组合：语法结构表示句子（树），注意：远距离不同词的依赖关系  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]

### 9. 寻找最合适的NLP模型（数据驱动、模型驱动发展路径） ###

发展路径：  
卷积神经网络  
树结构Tree-LSTM  
远距离交互：LSTM-Attention  
做句子的建模Self-Attention  
Transformer  
LSTM预训练模型：ELMO  
基于Transfomer的预训练模型：BERT  
图结构建模语言模型神经网络：GNN  
GPT3  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]  
NLP中三大模型：

1.  卷积模型：每个词的表示由窗口内的一些词组合而成。
2.  序列模型（LSTM）：建立序列之间的依赖关系。  
    远距离交互很难实现，只有局部交互。
3.  全连接图的模型：每个词之间的上下文全连接。每个词都可以收到其他词的信息，在NLP中问题：序列与位置相关，连接权重由注意力机制动态生成。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]

### 10. Transformer模型（自注意力模型）介绍 ###

#### 注意力机制（Attention Mechanism）： ####

有很多信息x1、x2…，带着任务q去找信息。**具体步骤：** X和q经过打分函数，归一化处理成0-1的注意力分布，再利用注意力分布和X求得信息的加权分布。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]

#### 自注意力（Self-Attention）示例 ####

没有外部的q，如何利用注意力机制来建模每个词的上下文表示呢——自注意力（Self-Attention），不依赖外部的查询，用的是自查询，产生这个词在上下文中的语义。  
\*\*具体步骤：\*\*将这句话作为X，当前词The作为q，用The对所有X进行相似度计算，过Softmax得到一组权重，得到了一组注意力分布，利用注意力分布，对每个词进行加权，得到The的上下文表示。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]

#### QKV模式（Query-Key-Value） ####

针对：自注意力（Self-Attention）注意力分布依赖于表示本身，但是没有参数，模型能力不强，不灵活。  
QKV模式引入了三个可学习的参数Wq、Wk、Wv，使得灵活性比较强。  
输入X句子（每列表示一个词，Dx表示每个权重），  
将原始X空间映射到三个不同空间，注意力分布是Q和K得出的N\*N的矩阵，矩阵对V进行加权组合，得到输入X上下文相关的表示。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 17]

#### 多头（multi-head） 自注意力模型 ####

将注意力进一步增强，重复注意力很多次，每次用不同的参数。每个头都是建模在一种语义中的交互关系，将多个交互关系拼接在一起，汇总  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 18]

#### Transformer：可能是目前为止最适合NLP的模型 ####

广义的Transformer指：一种基于自注意力的全连接神经网络。

*  核心组件：自注意力 （Self-Attention）
 *  仅仅自注意力还不够，包括其它操作：  
    位置编码（和位置有关，都映射为Embedding）  
    层归一化  
    直连边  
    逐位的FNN  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 19]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 20]  
    改进自注意力模型：

1.  改进模型
2.  预训练 + 精调  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 21]

#### Transformer模型的改进 ####

Transformer缺陷：复杂度和文章长度的平方成正比。  
Transformer模型的改进整体思路：引入Global节点，引入虚拟信息，再将Global节点分发到每个词上。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 22]  
Star-Transformer：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 23]BPT（BP-Transformer）：使其适用于更长的文档。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 24]

## Part2：预训练模型 ##

Transformer模型容易过拟合。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 25]  
通过知识增强、预训练、多任务学习可以改进端到端从零开始学习的纯数据驱动。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 26]

### 1. 为什么要预训练？ ###

没有预训练容易过拟合。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 27]

### 2.怎么预训练？ ###

第一代：词嵌入Word2Vec——学到词更好的上下文表示，但只和词本身有关。  
第二代：静态和编码器一起学，将文本Embedding送到下游任务。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 28]

### 3.基于多任务的通用表示学习 ###

通用表示学习，学习一个更好的模型。  
私有层和共享层拼在一起完成一个分类任务。共享层为共享通用的表示。  
共享层使用语言模型预训练，比只在下游任务上预训练更好。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 29]  
不同任务共享相同表示。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 30]  
多任务的通用表示：共享模块。  
降低了逐级影响。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 31]

### 4. 预训练任务 ###

和多任务不同，多任务是几个任务一起学，预训练任务是在某些任务上学，然后在下游任务上使用。

*  监督学习：需要标注数据，有监督训练的  
    需要大量的标注数据  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 32]
 *  无监督学习：不需要标注数据  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 33]  
    统计语言模型：  
    语言建模问题，归结成概率密度估计问题。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 34]  
    语言模型：上下文词估计下一个词的概率，变成了有监督的分类问题，得到学习好的编码器。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 35]

1.  基于语言模型早起的预训练模型：ELMo（前项、后项）  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 36]
2.  基于语言模型的预训练模型：GPT  
    其中Embedding（词的表示）用了BPE，BPE是一种英文中找Subway的方法，用统计去找一些高频的组合。  
    Attention hidden states：QKV矩阵的大小是768；  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 37]
3.  GPT-3  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 38]

*  自监督学习：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 39]

1.  MLM-Masked Language Modeling  
    给一个句子，随机mask掉一个词，经过编码器，在输出层预测回来。（自监督任务）  
    存在问题：训练时所有句子都带Mask，而下游任务中句子不带Mask，是完整的。因此训练中，间接用没有mask的句子和mask的句子混合训练。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 40]
2.  Permutation Language Modeling：排序的语言模型  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 41]
3.  Seq2Seq Masked Language Modeling：序列到序列的Masked Model。——T5：Text-to-Text Transfer Transformer  
    构建Encoder、Decoder，适合序列的任务生成模型。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 42]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 43]
4.  DAE：Denosing Autoencoder降噪自编码器  
    加了很多的噪声，再恢复到原始的。——BART  
    应用在机器翻译、摘要中。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 44]
5.  NSP：Next Sentence Prediction 对比性学习任务  
    判断两个句子是否是连续的/来自同一篇文章。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 45]
6.  SpanBERT：Mask一连串的词，进行预测。  
    ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 46][]
7.  StructBERT：判断是否来自于同一篇文章/是否为前后句子。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 47]
8.  RTD：Replaced Token Detection  
    输入序列，随机换掉一些词，用模型判断哪些词被换掉了。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 48]
9.  DIM（Deep InfoMax）  
    图像：local图像与整个图像特征的尽可能相似；随机取的图片特征和其尽可能不相似，对比自监督学习。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 49]  
    文本：![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 50]

### 5. 预训练任务汇总： ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 51]

### 6.小结： ###

1.  上下文：
2.  架构：LSTM；Encoder；Decoder；Encoder+Decoder
3.  学习任务：监督；无监督/自监督：  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 52]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 53]

## Part3：预训练模型的扩展 ##

知识增强  
跨语言  
多模态  
特殊任务  
模型压缩  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 54]

### 1. 知识增强（怎么融入知识） ###

语言知识：有限，通过有限模型可得到。  
词知识：语料训练得到。  
预训练模型引入了更多的知识，知识图谱获取。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 55]![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 56]  
文本：上下文  
知识：引入知识  
联合建模：同时建模上下文和知识

Word-knowledge Graph：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 57]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 58]  
预训练几个任务一起学习：捕捉到语义和文本的关系  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 59]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 60]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 61]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 62]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 63]

### 2. 针对跨语言、特定语言的预训练模型——Multilingual and Language-Specific PTMs ###

1.  跨语言的理解：Cross-Lingual Language Understanding (XLU)  
    不同的语言拼在一起，mask一些，使得学习到不同语言的交互关系。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 64]
2.  跨语言的生成：Cross-Lingual Language Generation (XLG)  
    MASS：类似于机器翻译，一个语言Encoder，一种语言Decoder，自回归模型预测回来  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 65]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 66]
3.  语言特定的预训练生成  
    Mask几个字效果一般，Mask几个字组成的词效果好。  
    中文中实体词Mask，在预测回来，效果比标准Bert更好。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 67]

### 3.多模态语言模型 ###

语言模型和图像、视频相结合。  
图像（划分为很多区域）+图像的描述（文本），类似于句子对的预测，前面为文本，后面为图像，用Sep分割。

1.  VL-BERT  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 68]
2.  VideoBERT  
    前半句为Video对应的描述，后面为每一帧表示的东西，把某个Mask掉，在预测回来。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 69]

### 4.模型压缩 ###

1.  模型剪枝：去掉不重要的Head
2.  权重量化：浮点数换成整型
3.  参数共享：不同层之间共享参数，参数变少。
4.  知识蒸馏：利用大模型学习一个小模型。
5.  模块替换：大模块用小模块替换。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 70]  
    TinyBERT  
    有预训练好的模型，希望蒸馏到学生模型，一般是把输出作为监督信号，学习学生模型。在每一层引入Loss，使得在每一层学习到的  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 71]

### 小结 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 72]  
预训练模型的扩展可以从：不同任务、模型架构、数据架构来扩展。以及代表的模型  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 73]

## Part4：迁移到下游任务（怎么用？） ##

想把语言模型迁移到下游模型中。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 74]  
迁移到下游任务：大多数采用：预训练+精调。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 75]  
以Bert为例，可以做分类任务、匹配任务、问答（问题和答案）、序列标注，将Class Label的表示用作序列标注。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 76]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 77]

### 1.给一个特定任务，如何选择合适的预训练模型？ ###

1.  与下游任务相似的预训练结构  
    生成：不适合用BERT，BERT实际上就是一个Encoder，生成适合用T5、BART等。
2.  带这种关系的预训练任务
3.  数据类型：数据分布要相似  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 78]

### 2.如何使用？ ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 79]

#### 2.1 是否精调 ####

ELMo不精调的效果好，BERT的精调效果好  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 80]

#### 2.2 引入额外自适应模块 ####

多任务，为每个任务都精调一个模型低效。  
改进：多任务共享一个模型；或者针对不同任务引入自适应额外的模块（一个大的预训练模型+每个任务的自适应模块）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 81]

#### 2.3 选择合适的层 ####

BERT：不同层对不同任务表现不一样，  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 82]

#### 2.4 多阶段迁移 ####

在训练语言集上继续预训练，预训练完+精调。  
BERT+继续预训练（可以来自于下游任务的训练集）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 83]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 84]

#### 2.5 针对性的任务转换 ####

BERT应用在分类，将一句话送到BERT中，把其对应的Class标签做分类。  
将分类问题转化为Match问题，原始句子+标签，使得句子分类任务变成匹配任务，输出0/1。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 85]  
TABSA:Aspect-Based Sentiment Analysis  
细粒度的情感分析，给一段文本，对每个颗粒度评价好坏。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 86]  
方法：将分类变成Match的问题，  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 87]  
针对性的任务转换比只用BERT，好了很多。![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 88]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 89]

#### 2.6 精调方法优化：改进精调方法本身 ####

Ensemble BERT：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 90]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 91]

### 3. 预训练模型的资源 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 92]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 93]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 94]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 95]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 96]

## Part5：未来展望 ##

### 1. 瓶颈 ###

模型越来越大  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 97]

### 2. 架构 ###

Transformer，寻找更好的模型架构。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 98]

### 3. 面向特定任务的预训练和模型压缩 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 99]

### 4.除了精调之外的，模型迁移的方式 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 100]

### 5. 预训练模型的可解释性和可信赖性 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70 101]

### 6. 总结 ###

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