陳丹琦帶著清華特獎(jiǎng)學(xué)弟發(fā)布新成果：打破谷歌BERT提出的訓(xùn)練規(guī)律！這個(gè)慶祝方式太學(xué)神了吧

蕭簫 2022-02-17 14:15:31 來源：量子位

蕭簫 發(fā)自 凹非寺
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新晉斯隆獎(jiǎng)得主如何慶祝？

公開最新研究成果算不算？

就在斯隆獎(jiǎng)宣布當(dāng)天，陳丹琦團(tuán)隊(duì)展示了最新的研究成果。

團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，經(jīng)典NLP模型BERT提出的預(yù)訓(xùn)練“15%掩蔽率”法則，是可以被打破的！

“15%掩蔽率”，指在一項(xiàng)預(yù)訓(xùn)練任務(wù)中，隨機(jī)遮住15%的單詞，并通過訓(xùn)練讓AI學(xué)會(huì)預(yù)測(cè)遮住的單詞。

陳丹琦團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，如果將掩蔽率提升到40%，性能甚至比15%的時(shí)候還要更好：

不僅如此，這篇文章還提出了一種新的方法，來更好地提升40%掩蔽率下NLP模型訓(xùn)練的效果。

一位抱抱臉（Hugging Face）工程師對(duì)此表示：

關(guān)于BERT有個(gè)很有意思的事情，它雖然是一項(xiàng)開創(chuàng)性的研究，然而它的那些訓(xùn)練方式都是錯(cuò)誤或不必要的。

這篇論文的共同一作高天宇，也是清華特獎(jiǎng)獲得者，本科期間曾發(fā)表過四篇頂會(huì)論文。

那么，論文究竟是怎么得出這一結(jié)論的呢？

“大模型更適合高掩蔽率”

陳丹琦團(tuán)隊(duì)先是從掩蔽率、迭代次數(shù)和模型大小三個(gè)方向，驗(yàn)證了這一結(jié)論。

他們先是用了一系列不同的掩蔽率來訓(xùn)練NLP模型，參數(shù)如下：

結(jié)果發(fā)現(xiàn)，除了小部分?jǐn)?shù)據(jù)集以外，模型在包括MNLI、QNLI、QQP、STS-B、SQuAD等數(shù)據(jù)集上的訓(xùn)練效果，40%掩蔽率都比15%都要更好。

為了進(jìn)一步測(cè)試迭代次數(shù)?（training step）受掩蔽率的影響效果，作者們同樣記錄了不同迭代次數(shù)下模型的效果。

結(jié)果顯示，隨著迭代次數(shù)的增加，40%掩蔽率基本都表現(xiàn)出了比15%更好的性能：

不僅如此，作者們還發(fā)現(xiàn)，更大的模型，更適合用40%掩蔽率去訓(xùn)練。

結(jié)果顯示，大模型在40%掩蔽率的情況下，性能比中等NLP模型要更好：

這么看來，只將掩蔽率設(shè)置為15%，確實(shí)沒有40%的訓(xùn)練效果更好，而且，更大的NLP模型還更適合用40%的掩蔽率來訓(xùn)練。

團(tuán)隊(duì)猜測(cè)，任務(wù)難一些能促使模型學(xué)到更多特征，而大模型正是有這種余裕。

為了探究其中的原理，作者們又提出了一個(gè)新的評(píng)估方法。

將掩蔽率拆分為2個(gè)指標(biāo)

具體來說，就是將掩蔽率拆分為破壞率?（corruption rate）和預(yù)測(cè)率?（prediction rate）2個(gè)指標(biāo)。

其中，破壞率是句子被破壞的比例，預(yù)測(cè)率是模型預(yù)測(cè)的比例。

例如，“我喜歡打籃球”語料可能被破壞成“我[MASK][MASK][MASK]”提供給模型，但模型卻只需要預(yù)測(cè)第一個(gè)[MASK]是不是“喜歡”。

這樣一來，就可以用破壞率來控制預(yù)訓(xùn)練任務(wù)的難度，用預(yù)測(cè)率來控制模型的優(yōu)化效果。

論文進(jìn)一步針對(duì)破壞率（mcorr）和預(yù)測(cè)率（mpred）進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)了一個(gè)新規(guī)律：

預(yù)測(cè)率高，模型效果更好；但破壞率更高，模型效果更差：

這樣就能用更精準(zhǔn)的方式來評(píng)估各種預(yù)訓(xùn)練任務(wù)了。

最后，作者們?cè)谶@種指標(biāo)下，測(cè)試了多種掩碼，觀察在更高掩蔽率的情況下，哪些掩碼的效果更好。

結(jié)果顯示，隨著掩蔽率的提升，隨機(jī)均勻掩碼的效果（Uniform）的表現(xiàn)還會(huì)比Span Masking、相關(guān)區(qū)間原則性掩碼（PMI-Masking）更好。

然而，在之前的很多NLP模型中，基本都直接采用了PMI-Masking或是Span Masking等更復(fù)雜的掩碼來訓(xùn)練。

這也說明，NLP大模型的預(yù)訓(xùn)練效果不能一概而論，光是訓(xùn)練方法就值得進(jìn)一步研究。

作者介紹

論文的幾名作者均來自陳丹琦團(tuán)隊(duì)。

一作高天宇，目前是普林斯頓大學(xué)的二年級(jí)博士生，本科畢業(yè)于清華大學(xué)，曾經(jīng)獲得清華本科特等獎(jiǎng)學(xué)金。

本科時(shí)，高天宇就在劉知遠(yuǎn)教授團(tuán)隊(duì)中搞科研了，期間一共發(fā)表了4篇頂會(huì)論文（兩篇AAAI，兩篇EMNLP）。

共同一作Alexander Wettig，普林斯頓大學(xué)一年級(jí)博士生，本碩畢業(yè)于劍橋大學(xué)，對(duì)NLP的泛化能力方向感興趣。

鐘澤軒（Zexuan Zhong），普林斯頓大學(xué)博士生，碩士畢業(yè)于伊利諾伊大學(xué)香檳分校，導(dǎo)師是謝濤；本科畢業(yè)于北京大學(xué)計(jì)算機(jī)系，曾在微軟亞研院實(shí)習(xí)，導(dǎo)師是聶再清。

通過這一發(fā)現(xiàn)，不少NLP大模型說不定又能通過改進(jìn)訓(xùn)練方法，取得更好的效果了。

論文地址：
https://gaotianyu.xyz/content/files/2022/02/should_you_mask_15-1.pdf

參考鏈接：
[1]https://twitter.com/gaotianyu1350/status/1493919318668713986
[2]https://www.cs.princeton.edu/~awettig/
[3]https://www.cs.princeton.edu/~zzhong/
[4]https://gaotianyu.xyz/about/