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模型输入无标签文本（Text without annotation），通过消耗大量计算资源预训练（Pre-train）得到一个可以读懂文本的模型，在遇到有监督的任务是微调（Fine-tune）即可。

最具代表性是BERT，预训练模型现在命名基本上是源自于动画片《芝麻街》。

 芝麻街人物

经典的预训练模型：

• ELMo:Embeddings from Language Models
• BERT:Bidirectional Encoder Representations from Transformers
• 华丽分割线，命名逐渐开始离谱
• ERNIE:Enhanced Representation through Knowledge Integration
• Grover:Generating aRticles by Only Viewing mEtadaya Records

一、pre-train model 是什么

（一）预训练概念

预训练模型的概念并不是由BERT时才出现。

预训练的任务一般是实现 词语token -> 词向量embedding vector, vector中包含token的语义，比如我们语文中常学习的近义词，语义相近，那么要求其词向量也应该近似。

（二）多语义多语境

存在的问题：同一个token就可以指代同一个vector。解决方法Word2vec、Glove...

但是语言有无穷尽的词语，咱们现在就一直在创造新词语，如 “雪糕刺客”、“栓Q”等等新兴词汇不断迭代更新，一个新的词汇就要增加一个向量，显然是不太OK的。

那么，研究者就想到可以将词语再分，英文可以拆分为字符（FastText），中文可以拆分为单个字，或者将一个中文字看作一张图片输入CNN等模型，可以让模型学习到字的构成。

但分解为单个character后面临的就是语义多意的问题，“养只狗”、“单身狗”其中的“狗”都是狗，但是我们知道，两个“狗”其实是不同的，然鹅他们又不能完全分开，毕竟都用了一个字，其实咱们是将考虑到其语义的。

考虑上下文后，就诞生了语境词向量（Contextualized Word Embedding），输入模型的是整个句子，模型会阅读上下文，而不是仅仅考虑单个token，考虑语境后得到一个词向量表示。【Encoder行为】

语境词向量的模型一般模型会由多层组成，层结构常使用LSTM、Self-attention layers或者一些Tree-based model（与文法相关）。但Tree-base Model经过检验效果不突出，在文法结构严谨（解决数学公式）时，效果突出。

李老师列举了“苹果”在10个句子中的向量表示，两两计算相似度，得到一个10*10的混淆矩阵。可以明显观察到，水果苹果和苹果公司两个苹果语义有所区别。

预训练模型训练参数逐渐增加，网络结构逐渐复杂，各个公司都争相发布“全球最大预训练模型”。

（三）穷人的BERT

预训练模型参数量大，在训练时会消耗大量计算资源，都是一些互联网公司在做，像我们这些“穷人”，没有那么大的GPU算力，就会搞一些丐版BERT。

举例：

• Distill BERT

[1910.01108] DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter (arxiv.org)​arxiv.org/abs/1910.01108

• Tiny BERT

[1909.10351v5] TinyBERT: Distilling BERT for Natural Language Understanding (arxiv.org)​arxiv.org/abs/1909.10351v5

• Mobile BERT

[2004.02984] MobileBERT: a Compact Task-Agnostic BERT for Resource-Limited Devices (arxiv.org)​arxiv.org/abs/2004.02984

• ALBERT(相比于原版BERT, 12层不同参数，ALBERT12层参数完全一致，效果甚至超过原版BERT一点点)

[1909.11942] ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations (arxiv.org)​arxiv.org/abs/1909.11942

模型压缩技术：网络剪枝（Network Pruning）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）、参数量化（Parameter Quantization）、架构设计（Architecture Design）

（四）架构设计（Architecture Design）

在该领域架构设计的目标，意在处理长文本语句。

典型代表，读者可以自行检索学习

• Transformer-XL: Segment-Level Recurrence with State Reuse

[1901.02860] Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context (arxiv.org)​arxiv.org/abs/1901.02860

• Reformer

[2001.04451] Reformer: The Efficient Transformer (arxiv.org)​arxiv.org/abs/2001.04451

• Longformer

[2004.05150] Longformer: The Long-Document Transformer (arxiv.org)​arxiv.org/abs/2004.05150

Reformer和Longformer意在降低Self-attention的复杂度。

二、怎么做 Fine-tune

预训练+微调范式是现在的主流形式，我们可以拿到大公司训练好的大模型，只需要根据自己的下游任务加一些Layer，就可以应用某一个具体的下游任务上。

预训练微调效果的实现，需要预训练模型针对该问题进行针对性设计。

（一）Input & Output

这里总结了NLP Tasks的常见输入输出。

• Input：
  • one sentence: 直接丢进去。
  • multiple sentences: Sentence1 SEP Sentence2, 句子分割。
• Ouput:
  • one class: 加一个 CLS，或者直接将所有Embedding表示接下游任务分类
  • class for each token
  • copy from input: 可以解决阅读理解问题，QA。
  • General Sequence: 用到Seq2Seq Model
    • v1：将预训练模型看作Encoder，将下游任务模型看作Decoder。
    • v2：给出一个特别符号 SEP，得到字符再输入到预训练模型，让预训练模型encoder-decoder。

 

 

（二）How to fine-tune

如何微调也有两种，一种是冻结预训练模型，只微调下游任务对应的Task-specific部分；另一种是连同预训练模型，将整体网络结构进行参数微调（预训练模型参数不是随机初始化，可以有效避免过拟合）。

Adaptor

        考虑到模型巨大，微调代价太大，且消耗存储大。引入Apt，只微调Pre-train Model中的一部分Apt。这样只需要存储Apt和Task specific. 此处举一个例子。

现在很多预训练模型中都是使用了Transformer的结构，研究者在Transformer结构中插入Adaptor层，通过训练微调Adaptor，而不去修改其他已经训练好的参数。

三、Why Pre-train Models？

研究者提出了GLUE指标，用来衡量机器与人在不同语言任务上的表现，随着深度学习的发展，预训练模型的迭代更新，现在预训练模型使得模型效果已经同人类水平相差无几。

四、Why Fine-tune?

EMNLP19年刊发的一篇文章做了分析，在网络模型上fine-tune与否，Training Loss变化是不同的。

在有Fine-tune的情况下，Training Loss可以很好的实现收敛，而从头训练则会出现较大的波动。

同时考虑泛化能力，因为基于预训练模型将Training Loss降低到很低，有没有可能是过拟合导致的。海拔图可以表示，如果海拔图中，变化越陡峭，模型泛化能力越差，变化越平稳，模型泛化能力越强。