Re45:读论文 GPT-1 Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

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论文全名:Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

论文下载地址:https://www.mikecaptain.com/resources/pdf/GPT-1.pdf

本文是2018年OpenAI的工作,是初代GPT的原始论文。

先用无监督数据预训练语言模型(Transformer decoder),再在有监督数据上微调(加一层prediction head,同时优化语言模型和有监督任务的损失函数)

文章目录

  • [1. 简介](#1. 简介)
  • [2. GPT-1](#2. GPT-1)
    • [1. 无监督预训练语言模型](#1. 无监督预训练语言模型)
    • [2. 微调](#2. 微调)
  • [3. 实验](#3. 实验)
    • [1. 数据集](#1. 数据集)
    • [2. 下游任务指标](#2. 下游任务指标)
    • [3. 模型分析](#3. 模型分析)

1. 简介

NLU任务包括textual entailment, question answering, semantic similarity assessment, and document classification等子任务,本文测试了NLI、QA、语义相似度和文本分类4个任务。

有监督数据稀少,本文的解决方案是在语言模型上用海量无标签数据上进行generative pre-training,然后再在特定子任务上discriminative fine-tuning。

(算半监督学习)

普遍的使用无监督方法来学习语言学知识的方法,是构建预训练词嵌入来提升NLP任务的效果,这种做法有两个问题:1. 在学习文本表征中使用什么优化目标对迁移最有效,不知道。至今没有绝对优秀的方法。2. 如何利用文本表征最有效,不知道。

2. GPT-1

1. 无监督预训练语言模型

标准语言模型目标,最大化文本的似然:

( k k k是上下文窗口尺寸,条件概率 P P P,神经网络的参数 Θ \Theta Θ)

本文用多层Transofmer decoder[1](#1)(多头自注意力机制+position-wise前馈神经网络生成target token上的输出分布):

U U U是token, n n n是层数, W e W_e We是token嵌入矩阵, W p W_p Wp是position embedding矩阵

Transformer相比LSTM的优势体验在对长文本的处理上

2. 微调

通过输入(每个任务被转变成不同形式的输入,见figure 1)得到表征,喂进线性输出层来预测 y y y:

新的优化目标:

事实上是将两个优化目标加起来:

3. 实验

1. 数据集

  1. 上游预训练数据:BooksCorpus和1B Word Benchmark
  2. 下游微调数据

2. 下游任务指标

  1. NLI任务的实验结果
  2. QA和常识推理的实验结果
  3. 语义相似度和文本分类的实验结果

3. 模型分析

  1. 层数对微调结果的影响(答案是越多越好)和预训练更新次数对zero-shot表现的影响
    (数值是经规范化后得到的)
  2. ablation study

  1. Generating Wikipedia by Summarizing Long Sequences ↩︎
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