bert4keras在手,baseline我有:CLUE基准代码
By 苏剑林 | 2021-10-31 | 73605位读者 | 引用CLUE(Chinese GLUE)是中文自然语言处理的一个评价基准,目前也已经得到了较多团队的认可。CLUE官方Github提供了tensorflow和pytorch的baseline,但并不易读,而且也不方便调试。事实上,不管是tensorflow还是pytorch,不管是CLUE还是GLUE,笔者认为能找到的baseline代码,都很难称得上人性化,试图去理解它们是一件相当痛苦的事情。
所以,笔者决定基于bert4keras实现一套CLUE的baseline。经过一段时间的测试,基本上复现了官方宣称的基准成绩,并且有些任务还更优。最重要的是,所有代码尽量保持了清晰易读的特点,真·“Deep Learning for Humans”。
代码简介
下面简单介绍一下该代码中各个任务baseline的构建思路。在阅读文章和代码之前,请读者自行先观察一下每个任务的数据格式,这里不对任务数据进行详细介绍。
概率视角下的线性模型:逻辑回归有解析解吗?
By 苏剑林 | 2021-07-22 | 74317位读者 | 引用我们知道,线性回归是比较简单的问题,它存在解析解,而它的变体逻辑回归(Logistic Regression)却没有解析解,这不能不说是一个遗憾。因为逻辑回归虽然也叫“回归”,但它实际上是用于分类问题的,而对于很多读者来说分类比回归更加常见。准确来说,我们说逻辑回归没有解析解,说的是“最大似然估计下逻辑回归没有解析解”。那么,这是否意味着,如果我们不用最大似然估计,是否能找到一个可用的解析解呢?
本文将会从非最大似然的角度,推导逻辑回归的一个解析解,简单的实验表明它效果不逊色于梯度下降求出来的最大似然解。此外,这个解析解还易于推广到单层Softmax多分类模型。
FlatNCE:小批次对比学习效果差的原因竟是浮点误差?
By 苏剑林 | 2021-07-26 | 44495位读者 | 引用自SimCLR在视觉无监督学习大放异彩以来,对比学习逐渐在CV乃至NLP中流行了起来,相关研究和工作越来越多。标准的对比学习的一个广为人知的缺点是需要比较大的batch_size(SimCLR在batch_size=4096时效果最佳),小batch_size的时候效果会明显降低,为此,后续工作的改进方向之一就是降低对大batch_size的依赖。那么,一个很自然的问题是:标准的对比学习在小batch_size时效果差的原因究竟是什么呢?
近日,一篇名为《Simpler, Faster, Stronger: Breaking The log-K Curse On Contrastive Learners With FlatNCE》对此问题作出了回答:因为浮点误差。看起来真的很让人难以置信,但论文的分析确实颇有道理,并且所提出的改进FlatNCE确实也工作得更好,让人不得不信服。
细微之处
接下来,笔者将按照自己的理解和记号来介绍原论文的主要内容。对比学习(Contrastive Learning)就不帮大家详细复习了,大体上来说,对于某个样本$x$,我们需要构建$K$个配对样本$y_1,y_2,\cdots,y_K$,其中$y_t$是正样本而其余都是负样本,然后分别给每个样本对$(x, y_i)$打分,分别记为$s_1,s_2,\cdots,s_K$,对比学习希望拉大正负样本对的得分差,通常直接用交叉熵作为损失:
\begin{equation}-\log \frac{e^{s_t}}{\sum\limits_i e^{s_i}} = \log \left(\sum_i e^{s_i}\right) - s_t = \log \left(1 + \sum_{i\neq t} e^{s_i - s_t}\right)\end{equation}
浅谈Transformer的初始化、参数化与标准化
By 苏剑林 | 2021-08-17 | 165851位读者 | 引用前几天在训练一个新的Transformer模型的时候,发现怎么训都不收敛了。经过一番debug,发现是在做Self Attention的时候$\boldsymbol{Q}\boldsymbol{K}^{\top}$之后忘记除以$\sqrt{d}$了,于是重新温习了一下为什么除以$\sqrt{d}$如此重要的原因。当然,Google的T5确实是没有除以$\sqrt{d}$的,但它依然能够正常收敛,那是因为它在初始化策略上做了些调整,所以这个事情还跟初始化有关。
藉着这个机会,本文跟大家一起梳理一下模型的初始化、参数化和标准化等内容,相关讨论将主要以Transformer为心中展开。
采样分布
初始化自然是随机采样的的,所以这里先介绍一下常用的采样分布。一般情况下,我们都是从指定均值和方差的随机分布中进行采样来初始化。其中常用的随机分布有三个:正态分布(Normal)、均匀分布(Uniform)和截尾正态分布(Truncated Normal)。
初始化方法中非方阵的维度平均策略思考
By 苏剑林 | 2021-10-18 | 30466位读者 | 引用在《从几何视角来理解模型参数的初始化策略》、《浅谈Transformer的初始化、参数化与标准化》等文章,我们讨论过模型的初始化方法,大致的思路是:如果一个$n\times n$的方阵用均值为0、方差为$1/n$的独立同分布初始化,那么近似于一个正交矩阵,使得数据二阶矩(或方差)在传播过程中大致保持不变。
那如果是$m\times n$的非方阵呢?常见的思路(Xavier初始化)是综合考虑前向传播和反向传播,所以使用均值为0、方差为$2/(m+n)$的独立同分布初始化。但这个平均更多是“拍脑袋”的,本文就来探究一下有没有更好的平均方案。
基础回顾
Xavier初始化是考虑如下的全连接层(设输入节点数为$m$,输出节点数为$n$)
\begin{equation} y_j = b_j + \sum_i x_i w_{i,j}\end{equation}
模型优化漫谈:BERT的初始标准差为什么是0.02?
By 苏剑林 | 2021-11-08 | 87661位读者 | 引用前几天在群里大家讨论到了“Transformer如何解决梯度消失”这个问题,答案有提到残差的,也有提到LN(Layer Norm)的。这些是否都是正确答案呢?事实上这是一个非常有趣而综合的问题,它其实关联到挺多模型细节,比如“BERT为什么要warmup?”、“BERT的初始化标准差为什么是0.02?”、“BERT做MLM预测之前为什么还要多加一层Dense?”,等等。本文就来集中讨论一下这些问题。
梯度消失说的是什么意思?
在文章《也来谈谈RNN的梯度消失/爆炸问题》中,我们曾讨论过RNN的梯度消失问题。事实上,一般模型的梯度消失现象也是类似,它指的是(主要是在模型的初始阶段)越靠近输入的层梯度越小,趋于零甚至等于零,而我们主要用的是基于梯度的优化器,所以梯度消失意味着我们没有很好的信号去调整优化前面的层。
从熵不变性看Attention的Scale操作
By 苏剑林 | 2021-12-21 | 110224位读者 | 引用当前Transformer架构用的最多的注意力机制,全称为“Scaled Dot-Product Attention”,其中“Scaled”是因为在$Q,K$转置相乘之后还要除以一个$\sqrt{d}$再做Softmax(下面均不失一般性地假设$Q,K,V\in\mathbb{R}^{n\times d}$):
\begin{equation}Attention(Q,K,V) = softmax\left(\frac{QK^{\top}}{\sqrt{d}}\right)V\label{eq:std}\end{equation}
在《浅谈Transformer的初始化、参数化与标准化》中,我们已经初步解释了除以$\sqrt{d}$的缘由。而在这篇文章中,笔者将从“熵不变性”的角度来理解这个缩放操作,并且得到一个新的缩放因子。在MLM的实验显示,新的缩放因子具有更好的长度外推性能。
熵不变性
我们将一般的Scaled Dot-Product Attention改写成
\begin{equation}\boldsymbol{o}_i = \sum_{j=1}^n a_{i,j}\boldsymbol{v}_j,\quad a_{i,j}=\frac{e^{\lambda \boldsymbol{q}_i\cdot \boldsymbol{k}_j}}{\sum\limits_{j=1}^n e^{\lambda \boldsymbol{q}_i\cdot \boldsymbol{k}_j}}\end{equation}
其中$\lambda$是缩放因子,它跟$\boldsymbol{q}_i,\boldsymbol{k}_j$无关,但原则上可以跟长度$n$、维度$d$等参数有关,目前主流的就是$\lambda=1/\sqrt{d}$。
概率分布的熵归一化(Entropy Normalization)
By 苏剑林 | 2021-12-24 | 46584位读者 | 引用在上一篇文章《从熵不变性看Attention的Scale操作》中,我们从熵不变性的角度推导了一个新的Attention Scale,并且实验显示具有熵不变性的新Scale确实能使得Attention的外推性能更好。这时候笔者就有一个很自然的疑问:
有没有类似L2 Normalization之类的操作,可以直接对概率分布进行变换,使得保持原始分布主要特性的同时,让它的熵为指定值?
笔者带着疑问搜索了一番,发现没有类似的研究,于是自己尝试推导了一下,算是得到了一个基本满意的结果,暂称为“熵归一化(Entropy Normalization)”,记录在此,供有需要的读者参考。
幂次变换
首先,假设$n$元分布$(p_1,p_2,\cdots,p_n)$,它的熵定义为
\begin{equation}\mathcal{H} = -\sum_i p_i \log p_i = \mathbb{E}[-\log p_i]\end{equation}
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