19 Oct

“鸡兔同笼”的那些年

“鸡兔同笼”的那些年

“盈亏问题”、“年龄问题”、“植树问题”、“牛吃草问题”、“利润问题”...,小学阶段你是否曾被各种花样的数学应用题折磨过呢?没关系,现在机器学习模型也可以帮助我们去解答应用题了,来看看它可以上几年级了?

本文将给出一个求解小学数学应用题(Math Word Problem)的baseline,基于ape210k数据集训练,直接用Seq2Seq模型生成可执行的数学表达式,最终Large版本的模型能达到75%的准确率,明显高于ape210k论文所报告的结果。所谓“硬刚”,指的是没有对表达式做特别的转换,也没有通过模板处理,就直接生成跟人类做法相近的可读表达式。

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16 Oct

如何划分一个跟测试集更接近的验证集?

不管是打比赛、做实验还是搞工程,我们经常会遇到训练集与测试集分布不一致的情况。一般来说我们会从训练集中划分出来一个验证集,通过这个验证集来调整一些超参数(参考《训练集、验证集和测试集的意义》),比如控制模型的训练轮数以防止过拟合。然而,如果验证集本身跟测试集差别比较大,那么验证集上很好的模型也不代表在测试集上很好,因此如何让划分出来验证集跟测试集的分布差异更小一些,是一个值得研究的题目。

两种情况

首先,明确一下,本文所考虑的,是能给拿到测试集数据本身、但不知道测试集标签的场景。如果是那种提交模型封闭评测的场景,我们完全看不到测试集的,那就没什么办法了。为什么会出现测试集跟训练集分布不一致的现象呢?主要有两种情况。

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本文的主题是“为什么我们需要有限的学习率”,所谓“有限”,指的是不大也不小,适中即可,太大容易导致算法发散,这不难理解,但为什么太小也不好呢?一个容易理解的答案是,学习率过小需要迭代的步数过多,这是一种没有必要的浪费,因此从“节能”和“加速”的角度来看,我们不用过小的学习率。但如果不考虑算力和时间,那么过小的学习率是否可取呢?Google最近发布在Arxiv上的论文《Implicit Gradient Regularization》试图回答了这个问题,它指出有限的学习率隐式地给优化过程带来了梯度惩罚项,而这个梯度惩罚项对于提高泛化性能是有帮助的,因此哪怕不考虑算力和时间等因素,也不应该用过小的学习率。

对于梯度惩罚,本博客已有过多次讨论,在文章《对抗训练浅谈:意义、方法和思考(附Keras实现)》《泛化性乱弹:从随机噪声、梯度惩罚到虚拟对抗训练》中,我们就分析了对抗训练一定程度上等价于对输入的梯度惩罚,而文章《我们真的需要把训练集的损失降低到零吗?》介绍的Flooding技巧则相当于对参数的梯度惩罚。总的来说,不管是对输入还是对参数的梯度惩罚,都对提高泛化能力有一定帮助。

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27 Sep

必须要GPT3吗?不,BERT的MLM模型也能小样本学习

大家都知道现在GPT3风头正盛,然而,到处都是GPT3、GPT3地推,读者是否记得GPT3论文的名字呢?事实上,GPT3的论文叫做《Language Models are Few-Shot Learners》,标题里边已经没有G、P、T几个单词了,只不过它跟开始的GPT是一脉相承的,因此还是以GPT称呼它。顾名思义,GPT3主打的是Few-Shot Learning,也就是小样本学习。此外,GPT3的另一个特点就是大,最大的版本多达1750亿参数,是BERT Base的一千多倍。

BERT的MLM模型简单示意图

BERT的MLM模型简单示意图

正因如此,前些天Arxiv上的一篇论文《It's Not Just Size That Matters: Small Language Models Are Also Few-Shot Learners》便引起了笔者的注意,意译过来就是“谁说一定要大的?小模型也可以做小样本学习”。显然,这标题对标的就是GPT3,于是笔者饶有兴趣地点进去看看是谁这么有勇气挑战GPT3,又是怎样的小模型能挑战GPT3?经过阅读,原来作者提出通过适当的构造,用BERT的MLM模型也可以做小样本学习,看完之后颇有一种“原来还可以这样做”的恍然大悟感~在此与大家分享一下。

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18 Sep

提速不掉点:基于词颗粒度的中文WoBERT

当前,大部分中文预训练模型都是以字为基本单位的,也就是说中文语句会被拆分为一个个字。中文也有一些多颗粒度的语言模型,比如创新工场的ZEN和字节跳动的AMBERT,但这类模型的基本单位还是字,只不过想办法融合了词信息。目前以词为单位的中文预训练模型很少,据笔者所了解到就只有腾讯UER开源了一个以词为颗粒度的BERT模型,但实测效果并不好。

那么,纯粹以词为单位的中文预训练模型效果究竟如何呢?有没有它的存在价值呢?最近,我们预训练并开源了以词为单位的中文BERT模型,称之为WoBERT(Word-based BERT,我的BERT!),实验显示基于词的WoBERT在不少任务上有它独特的优势,比如速度明显的提升,同时效果基本不降甚至也有提升。在此对我们的工作做一个总结。

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10 Sep

前段时间公司组织技术分享,轮到笔者时,大家希望我讲讲VAE。鉴于之前笔者也写过变分自编码器系列,所以对笔者来说应该也不是特别难的事情,因此就答应了下来,后来仔细一想才觉得犯难:怎么讲才好呢?

变分自编码器示意图

变分自编码器示意图

对于VAE来说,之前笔者有两篇比较系统的介绍:《变分自编码器(一):原来是这么一回事》《变分自编码器(二):从贝叶斯观点出发》。后者是纯概率推导,对于不做理论研究的人来说其实没什么意义,也不一定能看得懂;前者虽然显浅一点,但也不妥,因为它是从生成模型的角度来讲的,并没有说清楚“为什么需要VAE”(说白了,VAE可以带来生成模型,但是VAE并不一定就为了生成模型),整体风格也不是特别友好。

笔者想了想,对于大多数不了解但是想用VAE的读者来说,他们应该只希望大概了解VAE的形式,然后想要知道“VAE有什么作用”、“VAE相比AE有什么区别”、“什么场景下需要VAE”等问题的答案,对于这种需求,上面两篇文章都无法很好地满足。于是笔者尝试构思了VAE的一种几何图景,试图从几何角度来描绘VAE的关键特性,在此也跟大家分享一下。

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7 Sep

动手做个DialoGPT:基于LM的生成式多轮对话模型

前段时间刷Arixv的时候,发现清华大学开源了一个大规模的中文闲聊语料库LCCC(论文链接项目地址),从开源的文件上来看,这可能是目前开源的数量最大、质量最好的闲聊语料库了,而且还包含了部分多轮对话聊天,总的来说可玩性还是蛮强的。笔者也被它吸引到了,尝试着用它来训练了一个闲聊对话模型,结果看上去还是不错的,在此分享一下自己的经验。

利用单向语言模型做多轮对话示意图

利用单向语言模型做多轮对话示意图

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31 Aug

类别不平衡问题,也称为长尾分布问题,在本博客里已经有好几次相关讨论了,比如《从loss的硬截断、软化到focal loss》《将“softmax+交叉熵”推广到多标签分类问题》《通过互信息思想来缓解类别不平衡问题》。对于缓解类别不平衡,比较基本的方法就是调节样本权重,看起来“高端”一点的方法则是各种魔改loss了(比如Focal Loss、Dice Loss、Logits Adjustment等),本文希望比较系统地理解一下它们之间的联系。

长尾分布:少数类别的样本数目非常多,多数类别的样本数目非常少。

长尾分布:少数类别的样本数目非常多,多数类别的样本数目非常少。

从光滑准确率到交叉熵

这里的分析主要以sigmoid的2分类为主,但多数结论可以平行推广到softmax的多分类。设$x$为输入,$y\in\{0,1\}$为目标,$p_{\theta}(x) \in [0, 1]$为模型。理想情况下,当然是要评测什么指标,我们就去优化那个指标。对于分类问题来说,最朴素的指标当然就是准确率,但准确率并没有办法提供有效的梯度,所以不能直接来训练。

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