科学空间|Scientific Spaces

百度的“2020语言与智能技术竞赛”开赛了，今年有五个赛道，分别是机器阅读理解、推荐任务对话、语义解析、关系抽取、事件抽取。每个赛道中，主办方都给出了基于PaddlePaddle的baseline模型，这里笔者也基于bert4keras给出其中三个赛道的个人baseline，从中我们可以看到用bert4keras搭建baseline模型的方便快捷与简练。

地址：https://github.com/bojone/lic2020_baselines

思路简析

这里简单分析一下这三个赛道的任务特点以及对应的baseline设计。

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前段时间我们开放了一个名为SimBERT的模型权重，它是以Google开源的BERT模型为基础，基于微软的UniLM思想设计了融检索与生成于一体的任务，来进一步微调后得到的模型，所以它同时具备相似问生成和相似句检索能力。不过当时除了放出一个权重文件和示例脚本之外，未对模型原理和训练过程做进一步说明。在这篇文章里，我们来补充这部分内容。

开源地址：https://github.com/ZhuiyiTechnology/simbert

UniLM

UniLM是一个融合NLU和NLG能力的Transformer模型，由微软在去年5月份提出来的，今年2月份则升级到了v2版本。我们之前的文章《从语言模型到Seq2Seq：Transformer如戏，全靠Mask》就简单介绍过UniLM，并且已经集成到了bert4keras中。

UniLM的核心是通过特殊的Attention Mask来赋予模型具有Seq2Seq的能力。假如输入是“你想吃啥”，目标句子是“白切鸡”，那UNILM将这两个句子拼成一个：[CLS] 你 想 吃 啥 [SEP] 白 切 鸡 [SEP]，然后接如图的Attention Mask：

UniLM的Mask

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BERT的一般用法就是加载其预训练权重，再接一小部分新层，然后在下游任务上进行finetune，换句话说一般的用法都是有监督训练的。基于这个流程，我们可以做中文的分词、NER甚至句法分析，这些想必大家就算没做过也会有所听闻。但如果说直接从预训练的BERT（不finetune）就可以对句子进行分词，甚至析出其句法结构出来，那应该会让人感觉到意外和有趣了。

本文介绍ACL 2020的论文《Perturbed Masking: Parameter-free Probing for Analyzing and Interpreting BERT》，里边提供了直接利用Masked Language Model（MLM）来分析和解释BERT的思路，而利用这种思路，我们可以无监督地做到分词甚至句法分析。

基于BERT的“token-token”相关度计算图示

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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

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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上一篇文章中，我们对原始的Sinusoidal位置编码做了较为详细的推导和理解，总的感觉是Sinusoidal位置编码是一种“想要成为相对位置编码的绝对位置编码”。一般来说，绝对位置编码具有实现简单、计算速度快等优点，而相对位置编码则直接地体现了相对位置信号，跟我们的直观理解吻合，实际性能往往也更好。由此可见，如果可以通过绝对位置编码的方式实现相对位置编码，那么就是“集各家之所长”、“鱼与熊掌兼得”了。Sinusoidal位置编码隐约做到了这一点，但并不够好。

本文将会介绍我们自研的Rotary Transformer（RoFormer）模型，它的主要改动是应用了笔者构思的“旋转式位置编码（Rotary Position Embedding，RoPE）”，这是一种配合Attention机制能达到“绝对位置编码的方式实现相对位置编码”的设计。而也正因为这种设计，它还是目前唯一一种可用于线性Attention的相对位置编码。

RoFormer：https://github.com/ZhuiyiTechnology/roformer

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大家知道，从SimBERT到SimBERTv2（RoFormer-Sim），我们算是为中文文本相似度任务建立了一个还算不错的基准模型。然而，SimBERT和RoFormer-Sim本质上都只是“弱监督”模型，跟“无监督”类似，我们不能指望纯弱监督的模型能达到完美符合人的认知效果。所以，为了进一步提升RoFormer-Sim的效果，我们尝试了使用开源的一些标注数据来辅助训练。本文就来介绍我们的探索过程。

有的读者可能想：有监督有啥好讲的？不就是直接训练么？说是这么说，但其实并没有那么“显然易得”，还是有些“雷区”的，所以本文也算是一份简单的“扫雷指南”吧。

前情回顾

笔者发现，自从SimBERT发布后，读者问得最多的问题大概是：

为什么“我喜欢北京”跟“我不喜欢北京”相似度这么高？它们不是意思相反吗？

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之前笔者一直都是聚焦于模型的构思和实现，鲜有关注模型的训练加速，像混合精度和XLA这些技术，虽然也有听过，但没真正去实践过。这两天折腾了一番，成功在bert4keras中使用了混合精度和XLA来加速训练，在此做个简单的总结，供大家参考。

本文的多数经验结论并不只限于bert4keras中使用，之所以在标题中强调bert4keras，只不过bert4keras中的模型实现相对较为规整，因此启动这些加速技巧所要做的修改相对更少。

实验环境

本文的实验显卡为3090，使用的docker镜像为nvcr.io/nvidia/tensorflow:21.09-tf1-py3，其中自带的tensorflow版本为1.15.5。另外，实验所用的bert4keras版本为0.11.3。其他环境也可以参考着弄，要注意有折腾精神，不要指望着无脑调用。

顺便提一下，3090、A100等卡只能用cuda11，而tensorflow官网的1.15版本是不支持cuda11的，如果还想用tensorflow 1.x，那么只能用nvidia亲自维护的nvidia-tensorflow，或者用其构建的docker镜像。用nvidia而不是google维护的tensorflow，除了能让你在最新的显卡用上1.x版本外，还有nvidia专门做的一些额外优化，具体文档可以参考这里。

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在写生成扩散模型的第一篇文章时，就有读者在评论区推荐了宋飏博士的论文《Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations》，可以说该论文构建了一个相当一般化的生成扩散模型理论框架，将DDPM、SDE、ODE等诸多结果联系了起来。诚然，这是一篇好论文，但并不是一篇适合初学者的论文，里边直接用到了随机微分方程（SDE）、Fokker-Planck方程、得分匹配等大量结果，上手难度还是颇大的。

不过，在经过了前四篇文章的积累后，现在我们可以尝试去学习一下这篇论文了。在接下来的文章中，笔者将尝试从尽可能少的理论基础出发，尽量复现原论文中的推导结果。

随机微分

在DDPM中，扩散过程被划分为了固定的$T$步，还是用《生成扩散模型漫谈（一）：DDPM = 拆楼 + 建楼》的类比来说，就是“拆楼”和“建楼”都被事先划分为了$T$步，这个划分有着相当大的人为性。事实上，真实的“拆”、“建”过程应该是没有刻意划分的步骤的，我们可以将它们理解为一个在时间上连续的变换过程，可以用随机微分方程（Stochastic Differential Equation，SDE）来描述。

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