5.6.BERT - 技术栈

BERT

NLP中的迁移学习，使用预训练好的模型来抽取词、句子的特征，例如word2vec或语言模型，不更新预训练好的模型。需要构建新的网络来抓取任务需要的信息，而word2vec忽略了时序信息，语言模型也只看一个方向。

BERT的动机：首先是基于微调的NLP模型，预训练的模型也抽取了足够多的信息，新的任务只需要增加一个简单的输出层。

1.BERT 架构

只有编码器的Transformer，有两个版本：

Base： #blocks=12，hidden size=768，#heads =12，#parameters =110M
Large：#blocks =24，hidden size=1024，#heads = 16，#parameter=340M

在大规模数据上训练>3B词

1.1.对输入的修改

现在只有一个编码器，则不能一个输入进编码器，另一个输入进解码器，就将每个样本是一个句子对，加入额外的片段嵌入，位置编码可学习

1.2 预训练任务1：带掩码的语言模型

Transfomer的编码器是双向的，标准语言模型要求单向，带掩码的语言模型每次随机(15%概率)将一些词元换成<mask>,(就类似做完形填空，不用预测未来，所以双向是没问题的)

因为微调中没有<mask>，那么：

80%概率下，将选中的词元变成<mask>
10%概率下换成一个随机词元
10%概率下保持原有的词元

一个可能解释：

作者在论文中谈到了采取上面的mask策略的好处。大致是说采用上面的策略后，Transformer encoder就不知道会让其预测哪个单词，或者说不知道哪个单词会被随机单词给替换掉，那么它就不得不保持每个输入token的一个上下文的表征分布(a distributional contextual representation)。也就是说如果模型学习到了要预测的单词是什么，那么就会丢失对上下文信息的学习，而如果模型训练过程中无法学习到哪个单词会被预测，那么就必须通过学习上下文的信息来判断出需要预测的单词，这样的模型才具有对句子的特征表示能力。另外，由于随机替换相对句子中所有tokens的发生概率只有1.5%(即15%的10%)，所以并不会影响到模型的语言理解能力。

1.3 预训练任务2：下一句子预测

预测一个句子对中两个句子是不是相邻。

在训练样本中：

50%概率选择相邻句子对：<cls> this movie is great <sep> i like it <sep>
50%概率选择随机句子对：<cls> this movie is great <sep> hello world<sep>

将<cls>对应的输出放到一个全连接层来预测

2. BERT模型代码实现

2.1 输入表示

有些任务是单个文本作为输入，有些任务以一对文本序列作为输入。

BERT输入序列明确地表示单个文本和文本对。当输入为单个文本时，BERT输入序列是特殊类别词元"<cls>"、文本序列的标记、以及特殊分隔词元"<sep>"的连结。当输入为文本对时，BERT输入序列是"<cls>"、第一个文本序列的标记、"<sep>"、第二个文本序列标记、以及"<sep>"的连结。

对于BERT编码器，使用可学习的位置嵌入，Bert输入序列的嵌入是词元嵌入、片段嵌入和位置嵌入的和。

python 复制代码

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

#@save
def get_tokens_and_segments(tokens_a, tokens_b=None):
    """获取输入序列的词元及其片段索引"""
    tokens = ['<cls>'] + tokens_a + ['<sep>']
    # 0和1分别标记片段A和B
    segments = [0] * (len(tokens_a) + 2)
    if tokens_b is not None:
        tokens += tokens_b + ['<sep>']
        segments += [1] * (len(tokens_b) + 1)
    return tokens, segments
  
  
  
#@save
class BERTEncoder(nn.Module):
    """BERT编码器"""
    def __init__(self, vocab_size, num_hiddens, norm_shape, ffn_num_input,
                 ffn_num_hiddens, num_heads, num_layers, dropout,
                 max_len=1000, key_size=768, query_size=768, value_size=768,
                 **kwargs):
        super(BERTEncoder, self).__init__(**kwargs)
        self.token_embedding = nn.Embedding(vocab_size, num_hiddens)
        self.segment_embedding = nn.Embedding(2, num_hiddens)
        self.blks = nn.Sequential()
        for i in range(num_layers):
            self.blks.add_module(f"{i}", d2l.EncoderBlock(
                key_size, query_size, value_size, num_hiddens, norm_shape,
                ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads, dropout, True))
        # 在BERT中，位置嵌入是可学习的，因此我们创建一个足够长的位置嵌入参数
        self.pos_embedding = nn.Parameter(torch.randn(1, max_len,
                                                      num_hiddens))

    def forward(self, tokens, segments, valid_lens):
        # 在以下代码段中，X的形状保持不变：（批量大小，最大序列长度，num_hiddens）
        X = self.token_embedding(tokens) + self.segment_embedding(segments)
        X = X + self.pos_embedding.data[:, :X.shape[1], :]
        for blk in self.blks:
            X = blk(X, valid_lens)
        return X

vocab_size, num_hiddens, ffn_num_hiddens, num_heads = 10000, 768, 1024, 4
norm_shape, ffn_num_input, num_layers, dropout = [768], 768, 2, 0.2
encoder = BERTEncoder(vocab_size, num_hiddens, norm_shape, ffn_num_input,
                      ffn_num_hiddens, num_heads, num_layers, dropout)

tokens = torch.randint(0, vocab_size, (2, 8))
segments = torch.tensor([[0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1], [0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1]])
encoded_X = encoder(tokens, segments, None)
encoded_X.shape


'''torch.Size([2, 8, 768])'''

2.2预训练任务

带掩码的语言模型

python 复制代码

#@save
class MaskLM(nn.Module):
    """BERT的掩蔽语言模型任务"""
    def __init__(self, vocab_size, num_hiddens, num_inputs=768, **kwargs):
        super(MaskLM, self).__init__(**kwargs)
        self.mlp = nn.Sequential(nn.Linear(num_inputs, num_hiddens),
                                 nn.ReLU(),
                                 nn.LayerNorm(num_hiddens),
                                 nn.Linear(num_hiddens, vocab_size))

    def forward(self, X, pred_positions):
       #pred_positions包含所有需要预测的位置，以及总共需要预测的位置个数
        num_pred_positions = pred_positions.shape[1]
        pred_positions = pred_positions.reshape(-1)
        batch_size = X.shape[0]
        batch_idx = torch.arange(0, batch_size)
        # 假设batch_size=2，num_pred_positions=3
        # 那么batch_idx是np.array（[0,0,0,1,1,1]）
        batch_idx = torch.repeat_interleave(batch_idx, num_pred_positions)
        masked_X = X[batch_idx, pred_positions]
        masked_X = masked_X.reshape((batch_size, num_pred_positions, -1))
        mlm_Y_hat = self.mlp(masked_X)
        return mlm_Y_hat

mlm = MaskLM(vocab_size, num_hiddens)
mlm_positions = torch.tensor([[1, 5, 2], [6, 1, 5]])
mlm_Y_hat = mlm(encoded_X, mlm_positions)
mlm_Y_hat.shape

'''torch.Size([2, 3, 10000])，2个样本，预测3个位置，vocab_size是10000'''

mlm_Y = torch.tensor([[7, 8, 9], [10, 20, 30]])
loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')
mlm_l = loss(mlm_Y_hat.reshape((-1, vocab_size)), mlm_Y.reshape(-1))
mlm_l.shape

'''torch.Size([6])，损失函数的计算，总共2*3=6个样本'''

下一句预测

python 复制代码

#@save
class NextSentencePred(nn.Module):
    """BERT的下一句预测任务"""
    def __init__(self, num_inputs, **kwargs):
        super(NextSentencePred, self).__init__(**kwargs)
        self.output = nn.Linear(num_inputs, 2) #单分类问题

    def forward(self, X):
        # X的形状：(batchsize,num_hiddens)
        return self.output(X)


encoded_X = torch.flatten(encoded_X, start_dim=1)
# NSP的输入形状:(batchsize，num_hiddens)
# 返回每个Bert输入序列的二分类预测
nsp = NextSentencePred(encoded_X.shape[-1])
nsp_Y_hat = nsp(encoded_X)
nsp_Y_hat.shape
'''torch.Size([2, 2])'''

# 计算交叉熵损失
nsp_y = torch.tensor([0, 1])
nsp_l = loss(nsp_Y_hat, nsp_y)
nsp_l.shape

'''torch.Size([2])'''

2.3 整合代码

python 复制代码

#@save
class BERTModel(nn.Module):
    """BERT模型"""
    def __init__(self, vocab_size, num_hiddens, norm_shape, ffn_num_input,
                 ffn_num_hiddens, num_heads, num_layers, dropout,
                 max_len=1000, key_size=768, query_size=768, value_size=768,
                 hid_in_features=768, mlm_in_features=768,
                 nsp_in_features=768):
        super(BERTModel, self).__init__()
        self.encoder = BERTEncoder(vocab_size, num_hiddens, norm_shape,
                    ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads, num_layers,
                    dropout, max_len=max_len, key_size=key_size,
                    query_size=query_size, value_size=value_size)
        self.hidden = nn.Sequential(nn.Linear(hid_in_features, num_hiddens),
                                    nn.Tanh())
        self.mlm = MaskLM(vocab_size, num_hiddens, mlm_in_features)
        self.nsp = NextSentencePred(nsp_in_features)

    def forward(self, tokens, segments, valid_lens=None,
                pred_positions=None):
        encoded_X = self.encoder(tokens, segments, valid_lens)
        if pred_positions is not None:
            mlm_Y_hat = self.mlm(encoded_X, pred_positions)
        else:
            mlm_Y_hat = None
        # 用于下一句预测的多层感知机分类器的隐藏层，0是"<cls>"标记的索引
        nsp_Y_hat = self.nsp(self.hidden(encoded_X[:, 0, :]))
        return encoded_X, mlm_Y_hat, nsp_Y_hat