20
Nov
跟风玩玩目前最大的中文GPT2模型（bert4keras）
By 苏剑林 | 2020-11-20 | 69675位读者 | 引用相信不少读者这几天都看到了清华大学与智源人工智能研究院一起搞的“清源计划”（相关链接《中文版GPT-3来了？智源研究院发布清源 CPM —— 以中文为核心的大规模预训练模型》），里边开源了目前最大的中文GPT2模型CPM-LM（26亿参数），据说未来还会开源200亿甚至1000亿参数的模型，要打造“中文界的GPT3”。
官方给出的CPM-LM的Few Shot效果演示图
我们知道，GPT3不需要finetune就可以实现Few Shot，而目前CPM-LM的演示例子中，Few Shot的效果也是相当不错的，让人跃跃欲试，笔者也不例外。既然要尝试，肯定要将它适配到自己的bert4keras中才顺手，于是适配工作便开始了。本以为这是一件很轻松的事情，谁知道踩坑踩了快3天才把它搞好，在此把踩坑与测试的过程稍微记录一下。
24
Nov
exp(x)在x=0处的偶次泰勒展开式总是正的
By 苏剑林 | 2020-11-24 | 34512位读者 | 引用刚看到一个有意思的结论：
对于任意实数$x$及偶数$n$，总有$\sum\limits_{k=0}^n \frac{x^k}{k!} > 0$，即$e^x$在$x=0$处的偶次泰勒展开式总是正的。
下面我们来看一下这个结论的证明，以及它在寻找softmax替代品中的应用。
证明过程
看上去这是一个很强的结果，证明会不会很复杂？其实证明非常简单，记
\begin{equation}f_n(x) = \sum\limits_{k=0}^n \frac{x^k}{k!}\end{equation}
当$n$是偶数时，我们有$\lim\limits_{x\to\pm\infty} f_n(x)=+\infty$，即整体是开口向上的，所以我们只需要证明它的最小值大于0就行了，又因为它是一个光滑连续的多项式函数，所以最小值点必然是某个极小值点。那么换个角度想，我们只需要证明它所有的极值点（不管是极大还是极小）所对应的函数值都大于0。
1
Dec
Performer：用随机投影将Attention的复杂度线性化
By 苏剑林 | 2020-12-01 | 80505位读者 | 引用Attention机制的$\mathcal{O}(n^2)$复杂度是一个老大难问题了，改变这一复杂度的思路主要有两种：一是走稀疏化的思路，比如我们以往介绍过的Sparse Attention以及Google前几个月搞出来的Big Bird，等等；二是走线性化的思路，这部分工作我们之前总结在《线性Attention的探索：Attention必须有个Softmax吗？》中，读者可以翻看一下。本文则介绍一项新的改进工作Performer，出自Google的文章《Rethinking Attention with Performers》，它的目标相当霸气：通过随机投影，在不损失精度的情况下，将Attention的复杂度线性化。
各个Transformer模型的“效果-速度-显存”图，纵轴是效果，横轴是速度，圆圈的大小代表所需要的显存。理论上来说，越靠近右上方的模型越好，圆圈越小的模型越好
说直接点，就是理想情况下我们可以不用重新训练模型，输出结果也不会有明显变化，但是复杂度降到了$\mathcal{O}(n)$！看起来真的是“天上掉馅饼”般的改进了，真的有这么美好吗？
4
Dec
层次分解位置编码，让BERT可以处理超长文本
By 苏剑林 | 2020-12-04 | 117241位读者 | 引用大家都知道，目前的主流的BERT模型最多能处理512个token的文本。导致这一瓶颈的根本原因是BERT使用了从随机初始化训练出来的绝对位置编码，一般的最大位置设为了512，因此顶多只能处理512个token，多出来的部分就没有位置编码可用了。当然，还有一个重要的原因是Attention的$\mathcal{O}(n^2)$复杂度，导致长序列时显存用量大大增加，一般显卡也finetune不了。
位置编码的层次分解示意图
本文主要面向前一个原因，即假设有足够多的显存前提下，如何简单修改当前最大长度为512的BERT模型，使得它可以直接处理更长的文本，主要思路是层次分解已经训练好的绝对位置编码，使得它可以延拓到更长的位置。
1
Jan
SPACES：“抽取-生成”式长文本摘要（法研杯总结）
By 苏剑林 | 2021-01-01 | 230400位读者 | 引用“法研杯”算是近年来比较知名的NLP赛事之一，今年是第三届，包含四个赛道，其中有一个“司法摘要”赛道引起了我们的兴趣。经过了解，这是面向法律领域裁判文书的长文本摘要生成，这应该是国内第一个公开的长文本生成任务和数据集。过去一年多以来，我们在文本生成方面都有持续的投入和探索，所以决定选择该赛道作为检验我们研究成果的“试金石”。很幸运，我们最终以微弱的优势获得了该赛道的第一名。在此，我们对我们的比赛模型做一个总结和分享。
比赛榜单截图
在该比赛中，我们跳出了纯粹炼丹的过程，通过新型的Copy机制、Sparse Softmax等颇具通用性的新方法提升了模型的性能。整体而言，我们的模型比较简洁有效，而且可以做到端到端运行。窃以为我们的结果对工程和研究都有一定的参考价值。
14
Dec
Mitchell近似：乘法变为加法，误差不超过1/9
By 苏剑林 | 2020-12-14 | 38319位读者 | 引用今天给大家介绍一篇1962年的论文《Computer Multiplication and Division Using Binary Logarithms》，作者是John N. Mitchell，他在里边提出了一个相当有意思的算法：在二进制下，可以完全通过加法来近似完成两个数的相乘，最大误差不超过1/9。整个算法相当巧妙，更有意思的是它还有着非常简洁的编程实现，让人拍案叫绝。然而，笔者发现网上居然找不到介绍这个算法的网页，所以在此介绍一番。
你以为这只是过时的玩意？那你就错了，前不久才有人利用它发了一篇NeurIPS 2020呢！所以，确定不来了解一下吗？
21
Dec
从动力学角度看优化算法（七）：SGD ≈ SVM？
By 苏剑林 | 2020-12-21 | 35416位读者 | 引用众所周知，在深度学习之前，机器学习是SVM（Support Vector Machine，支持向量机）的天下，曾经的它可谓红遍机器学习的大江南北，迷倒万千研究人员，直至今日，“手撕SVM”仍然是大厂流行的面试题之一。然而，时过境迁，当深度学习流行起来之后，第一个革的就是SVM的命，现在只有在某些特别追求效率的场景以及大厂的面试题里边，才能看到SVM的踪迹了。
峰回路转的是，最近Arxiv上的一篇论文《Every Model Learned by Gradient Descent Is Approximately a Kernel Machine》做了一个非常“霸气”的宣言：
任何由梯度下降算法学出来的模型，都是可以近似看成是一个SVM！
这结论真不可谓不“霸气”，因为它已经不只是针对深度学习了，而是只要你用梯度下降优化的，都不过是一个SVM（的近似）。笔者看了一下原论文的分析，感觉确实挺有意思也挺合理的，有助于加深我们对很多模型的理解，遂跟大家分享一下。
24
Dec
RealFormer：把残差转移到Attention矩阵上面去
By 苏剑林 | 2020-12-24 | 91141位读者 | 引用大家知道Layer Normalization是Transformer模型的重要组成之一，它的用法有PostLN和PreLN两种，论文《On Layer Normalization in the Transformer Architecture》中有对两者比较详细的分析。简单来说，就是PreLN对梯度下降更加友好，收敛更快，对训练时的超参数如学习率等更加鲁棒等，反正一切都好但就有一点硬伤：PreLN的性能似乎总略差于PostLN。最近Google的一篇论文《RealFormer: Transformer Likes Residual Attention》提出了RealFormer设计，成功地弥补了这个Gap，使得模型拥有PreLN一样的优化友好性，并且效果比PostLN还好，可谓“鱼与熊掌兼得”了。
PostLN、PreLN和RealFormer结构示意图
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