李航等提出多粒度AMBERT模型，CLUE、GLUE上優於BERT，中文提升顯著

機器之心發表於2020-08-31
模型

自谷歌 BERT 模型問世以來，各式各樣的 BERT 變體模型在自然語言理解任務上大顯身手。近日，位元組跳動 AI 實驗室李航等研究者提出了一種新型多粒度 BERT 模型，該模型在 CLUE 和 GLUE 任務上的效能超過了谷歌 BERT、Albert、XLNet 等。

BERT 等預訓練語言模型在自然語言理解（Natural Language Understanding, NLU）的許多工中均表現出了卓越的效能。

可以看到，模型中的 token 通常是細粒度的，對於像英語這樣的語言，token 是單詞或子詞；對於像中文這樣的語言，則是單個漢字。例如在英語中有多個單詞表示式構成的自然詞彙單元，因此使用粗粒度標記化（tokenization）似乎也是合理的。實際上，細粒度和粗粒度標記化對於學習預訓練語言模型都各有利弊。

近日，位元組跳動 Xinsong Zhang、李航兩位研究者在細粒度和粗粒度標記化的基礎上，提出了一種新的預訓練語言模型，他們稱之為 AMBERT（一種多粒度 BERT）。在構成上，AMBERT 具有兩個編碼器。

對於英文，AMBERT 將單詞序列（細粒度標記）和短語序列（粗粒度標記）作為標記化後的輸入，其中使用一個編碼器處理單詞序列，另一個編碼器處理短語序列，並利用兩個編碼器之間的共享引數，最終分別建立單詞和短語的上下文表示序列。

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論文連結：https://arxiv.org/pdf/2008.11869.pdf

研究團隊已經在一些中文和英文的基準資料集（包括 CLUE、GLUE、SQuAD 和 RACE）上進行了實驗。實驗結果表明，AMBERT 的效能幾乎在所有情況下都優於現有的最佳效能模型。尤其是對於中文而言，AMBERT 的提升效果顯著。

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我們首先看一下中英文任務中細、粗粒度模型層的注意力圖。

下圖 1 顯示了適用於中英文句子的細粒度模型的首層注意力圖。可以看到，某些 token 不恰當地出現在句子的其他 token 上。

例如在英文句子中，「drawing」、「new」和「dog」分別對「portrait」、「york」和「food」這幾個詞有高注意力權重，但這是不合適的。而在中文句子中，漢字「拍」、「北」和「長」分別對「賣」「京」「市」有高注意力權重，這也是不合適的。

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下圖 2 顯示了中英文相同句子粗粒度模型的首層注意力圖。

在英文句子中，單片語成的短語包括「drawing room」、「york minister」和「dog food」，前兩個句子中的注意力是恰當的，但最後一個句子則因為不正確的標記化而出現了不恰當的注意力。類似地，在中文句子中，高注意力權重的「球拍（bat）」和「京城（capital）」都是合理的，但「市長（mayor）」不合理。但請注意：錯誤的標記化是不可避免的。

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接下來詳細解讀 AMBERT 模型的細節和實驗結果。

AMBERT 模型

研究者在下圖 3 中給出了 AMBERT 的整體框架。AMBERT 以文字作為輸入，其中，文字要麼是單個文件中的長序列，要麼是兩個不同文件中兩個短序列的級聯。接著在輸入文字上進行標記化，以獲得細、粗粒度的 token 序列。

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AMBERT 模型整體框架

具體來說，AMBERT 具有兩個編碼器，分別用於處理細、粗粒度 token 序列。每個編碼器具有與 BERT（Devlin 等人，2018）或 Transformer 編碼器（Vaswani 等人，2017）完全相同的架構。

此外，兩個編碼器在每個對應層共享相同的引數，但兩者的嵌入引數不同。細粒度編碼器在對應層上從細粒度 token 序列中生成上下文表示，而粗粒度編碼器在對應層上從粗粒度 token 序列中生成上下文表示。

最後，AMBERT 分別輸出細、粗粒度 token 的上下文表示序列。

預訓練

AMBERT 的預訓練主要基於掩碼語言建模（mask language modeling, MLM）進行，並從細、粗粒度兩個層面展開。出於比較的目的，研究者在實驗中只使用了預測下一個句子（next sentence prediction, NSP）。

預訓練過程被定義為以下函式的最佳化：

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微調

在分類任務上的 AMBERT 微調中，細、粗粒度編碼器分別建立特定的 [CLS] 表示，並且這些表示都用於分類任務。微調過程被定義為以下函式的最佳化：

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類似地，我們可以對跨度檢測（span detection）任務上的 AMBERT 進行微調，其中細粒度 token 的表示與對應粗粒度 token 的表示實現了級聯。

替代模型

研究者還提出了 AMBERT 的兩種替代模型 AMBERT-Combo 和 AMBERT-Hybrid，它們也依賴於多粒度的標記化。研究者在實驗部分也將三者進行了比較。

實驗

在實驗部分，研究者分別在中英文基準資料集上，將 AMBERT 與細、粗粒度 BERT 基線以及 AMBERT-Combo 和 AMBERT-Hybrid 替代模型進行了比較。

中文任務

下表 1 展示了分類任務的結果。可以看到，AMBERT 將 BERT 基線方法的平均得分提升了約 1.0%，並且其效能優於 AMBERT-Combo 和 AMBERT-Hybrid 替代模型。

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下表 2 展示了機器閱讀理解（Machine Reading Comprehensive, MRC）任務上的結果。可以看到，AMBERT 將 BERT 基線的平均得分提升了約 3.0%。

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此外，研究者還在 CLUE 排行榜上將 AMBERT 與當前最優模型進行了比較，結果如下表所示：

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英文任務

研究者在 GLUE 任務上將 AMBERT 與 BERT 模型以及 AMBERT-Combo、AMBERT-Hybrid 替代模型進行了比較。Google BERT 的結果出自原論文，Our BERT 的結果由研究者獲得。

如下表 4 所示，AMBERT 在大多數任務上的效能優於其他模型，並且 AMBERT 等多粒度模型能夠取得優於單粒度模型的結果。在多粒度模型中，AMBERT 在引數和計算量更少的情況下依然實現了最佳效能。

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研究者在 SQuAD 任務上將 AMBERT 與其他 BERT 模型進行了比較。Google BERT 結果出自原論文或者由研究者使用官方程式碼執行獲得。

如下表 5 所示，AMBERT 在 SQuAD 任務上顯著優於 Google BERT。Our BERT (word)通常表現良好，Our BERT (phrase) 在跨度檢測任務上表現糟糕。

此外，在 RACE 任務上，AMBERT 在所有開發集和測試集的基線中表現最好。

AMBERT 是最佳的多粒度模型。

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最後，研究者在 GLUE 和 MRC 任務上將 AMBERT 與 SOTA 模型進行了比較，結果如下表 6 所示：

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案例研究

研究者對 BERT 和 AMBERT 的結果進行了定性研究，結果如下表 7 所示，研究者給出了蘊含任務 QNLI 和 CMNLI 的一些隨機示例。其中數值「0」表示有蘊含關係，數值「1」表示無蘊含關係。WORD/PHRASE 表示 Our BERT 的詞或者短語。

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