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1 BERT的优点和缺点

1.1 BERT的优点

• 通过预训练, 加上Fine-tunning, 在11项NLP任务上取得最优结果.
• BERT的根基源于Transformer, 相比传统RNN更加高效, 可以并行化处理同时能捕捉长距离的语义和结构依赖.
• BERT采用了Transformer架构中的Encoder模块, 不仅仅获得了真正意义上的bidirectional context, 而且为后续微调任务留出了足够的调整空间.

1.2 BERT的缺点

• BERT模型过于庞大, 参数太多, 不利于资源紧张的应用场景, 也不利于上线的实时处理.
• BERT目前给出的中文模型中, 是以字为基本token单位的, 很多需要词向量的应用无法直接使用. 同时该模型无法识别很多生僻词, 只能以UNK代替.
• BERT中第一个预训练任务MLM中, [MASK]标记只在训练阶段出现, 而在预测阶段不会出现, 这就造成了一定的信息偏差, 因此训练时不能过多的使用[MASK], 否则会影响模型的表现.
• 按照BERT的MLM任务中的约定, 每个batch数据中只有15%的token参与了训练, 被模型学习和预测, 所以BERT收敛的速度比left-to-right模型要慢很多(left-to-right模型中每一个token都会参与训练).

2 BERT的MLM任务

2.1 80%, 10%, 10%的策略

• 首先, 如果所有参与训练的token被100%的[MASK], 那么在fine-tunning的时候所有单词都是已知的, 不存在[MASK], 那么模型就只能根据其他token的信息和语序结构来预测当前词, 而无法利用到这个词本身的信息, 因为它们从未出现在训练过程中, 等于模型从未接触到它们的信息, 等于整个语义空间损失了部分信息. 采用80%的概率下应用[MASK], 既可以让模型去学着预测这些单词, 又以20%的概率保留了语义信息展示给模型.
• 保留下来的信息如果全部使用原始token, 那么模型在预训练的时候可能会偷懒, 直接照抄当前token信息. 采用10%概率下random token来随机替换当前token, 会让模型不能去死记硬背当前的token, 而去尽力学习单词周边的语义表达和远距离的信息依赖, 尝试建模完整的语言信息.
• 最后再以10%的概率保留原始的token, 意义就是保留语言本来的面貌, 让信息不至于完全被遮掩, 使得模型可以"看清"真实的语言面貌.

3 BERT处理长文本的方法

• 首选要明确一点, BERT预训练模型所接收的最大sequence长度是512.
• 那么对于长文本(文本长度超过512的句子), 就需要特殊的方式来构造训练样本. 核心就是如何进行截断.
  • head-only方式: 这是只保留长文本头部信息的截断方式, 具体为保存前510个token (要留两个位置给[CLS]和[SEP]).
  • tail-only方式: 这是只保留长文本尾部信息的截断方式, 具体为保存最后510个token (要留两个位置给[CLS]和[SEP]).
  • head+only方式: 选择前128个token和最后382个token (文本总长度在800以内), 或者前256个token和最后254个token (文本总长度大于800).

4 小结

• BERT模型的3个优点:

  • 在11个NLP任务上取得SOAT成绩.
  • 利用了Transformer的并行化能力以及长语句捕捉语义依赖和结构依赖.
  • BERT实现了双向Transformer并为后续的微调任务留出足够的空间.

• BERT模型的4个缺点:

  • BERT模型太大, 太慢.
  • BERT模型中的中文模型是以字为基本token单位的, 无法利用词向量, 无法识别生僻词.
  • BERT模型中的MLM任务, [MASK]标记在训练阶段出现, 预测阶段不出现, 这种偏差会对模型有一定影响.
  • BERT模型的MLM任务, 每个batch只有15%的token参与了训练, 造成大量文本数据的"无用", 收敛速度慢, 需要的算力和算时都大大提高.

• 长文本处理如果要利用BERT的话, 需要进行截断处理.

  • 第一种方式就是只保留前面510个token.
  • 第二种方式就是只保留后面510个token.
  • 第三种方式就是前后分别保留一部分token, 总数是510.

• BERT中MLM任务中的[MASK]是以一种显示的方式告诉模型"这个词我不告诉你, 你自己从上下文里猜", 非常类似于同学们在做完形填空. 如果[MASK]意外的部分全部都用原始token, 模型会学习到"如果当前词是[MASK], 就根据其他词的信息推断这个词; 如果当前词是一个正常的单词, 就直接照抄". 这样一来, 到了fine-tunning阶段, 所有单词都是正常单词了, 模型就会照抄所有单词, 不再提取单词之间的依赖关系了.

• BERT中MLM任务以10%的概率填入random token, 就是让模型时刻处于"紧张情绪"中, 让模型搞不清楚当前看到的token是真实的单词还是被随机替换掉的单词, 这样模型在任意的token位置就只能把当前token的信息和上下文信息结合起来做综合的判断和建模. 这样一来, 到了fine-tunning阶段, 模型也会同时提取这两方面的信息, 因为模型"心理很紧张", 它不知道当前看到的这个token, 所谓的"正常单词"到底有没有"提前被动过手脚".