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从语言模型到Seq2Seq：Transformer如戏，全靠Mask

發布時間：2024/10/8 编程问答 24 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了从语言模型到Seq2Seq：Transformer如戏，全靠Mask 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

作者丨蘇劍林

單位丨追一科技

研究方向丨NLP，神經網絡

個人主頁丨kexue.fm

相信近一年來（尤其是近半年來），大家都能很頻繁地看到各種 Transformer 相關工作（比如 BERT、GPT、XLNet 等等）的報導，連同各種基礎評測任務的評測指標不斷被刷新。同時，也有很多相關的博客、專欄等對這些模型做科普和解讀。

俗話說，“外行看熱鬧，內行看門道”，我們不僅要在“是什么”這個層面去理解這些工作，我們還需要思考“為什么”。這個“為什么”不僅僅是“為什么要這樣做”，還包括“為什么可以這樣做”。比如，在談到 XLNet 的亂序語言模型時，我們或許已經從諸多介紹中明白了亂序語言模型的好處，那不妨更進一步思考一下：

為什么 Transformer 可以實現亂序語言模型？是怎么實現的？RNN 可以實現嗎？

本文從對 Attention 矩陣進行 Mask 的角度，來分析為什么眾多 Transformer 模型可以玩得如此“出彩”的基本原因，正如標題所述“Transformer 如戲，全靠 Mask”，這是各種花式 Transformer 模型的重要“門道”之一。

讀完本文，你或許可以了解到：

1. Attention 矩陣的 Mask 方式與各種預訓練方案的關系；

2. 直接利用預訓練的 BERT 模型來做 Seq2Seq 任務。

背景

自

總的來說，這些以預訓練為基礎的工作層出不窮，有種琳瑯滿目的感覺。甚至一定程度上來說，如果你還沒有微調過 BERT ，那已經算是落后于主流的 NLP 技術了。?

花式預訓練

眾所周知，傳統的模型預訓練手段就是語言模型，比如 ELMo [1] 模型就是以 BiLSTM 為基礎架構、用兩個方向的語言模型分別預訓練兩個方向的 LSTM 的，后面的 OpenAI 的 GPT、GPT-2?[2] 也是堅定不移地堅持著用祖傳的（標準的、單向的）語言模型來預訓練。?

然而，還有更多花樣的預訓練玩法。比如 BERT [3] 就用了稱之為“掩碼語言模型（Masked Language Model）”的方式來預訓練，不過這只是普通語言模型的一種變體；還有 XLNet [4]則提出了更徹底的“Permutation Language Modeling”，我們可以稱之為“亂序語言模型”；還有 UNILM [5] 模型，直接用單個 BERT 的架構做 Seq2Seq，你可以將它作為一種預訓練手段，又或者干脆就用它來做 Seq2Seq 任務。

如此花樣百出，讓我們不禁疑問：為什么剛好在 Transformer 流行的時代，才出現這種各種大型預訓練模型“百花齊放，百家爭鳴”的現象？

Transformer專屬

事實上，除了單向語言模型及其簡單變體掩碼語言模型之外，UNILM 的 Seq2Seq 預訓練、XLNet 的亂序語言模型預訓練，基本可以說是專為 Transformer 架構定制的。說白了，如果是 RNN 架構，根本就不能用亂序語言模型的方式來預訓練，至于 Seq2Seq 的預訓練方式，則必須同時引入兩個模型（encoder 和 decoder），而無法像 Transformer 架構一樣，可以一個模型搞定。

這其中的奧妙主要在 Attention 矩陣之上。Attention 實際上相當于將輸入兩兩地算相似度，這構成了一個大小的相似度矩陣（即 Attention 矩陣，n 是句子長度，本文的 Attention 均指 Self Attention），這意味著它的空間占用量是量級，相比之下，RNN 模型、CNN 模型只不過是 ?(n)，所以實際上 Attention 通常更耗顯存。

然而，有弊也有利，更大的空間占用也意味著擁有了更多的可能性，我們可以通過往這個級別的 Attention 矩陣加入各種先驗約束，使得它可以做更靈活的任務。說白了，也就只有純 Attention 的模型，才有那么大的“容量”去承載那么多的“花樣”。

而加入先驗約束的方式，就是對 Attention 矩陣進行不同形式的 Mask，這便是本文要關注的焦點。

分析

在

這里的，分別代表 query、key、value 的向量序列，其中我們可以認為 key 和 value 是一一對應的，而則是將 query、key 的向量兩兩做內積，然后用 softmax?歸一化，就得到一個的 Attention 矩陣，它描述的就是 query 和 key 之間任意兩個元素的關聯強度，后面我們要講的故事，都是在這個 Attention 矩陣上下功夫。最后再與 V 相乘，相當于按照這個關聯強度將 V 的各個向量加權求和，最終輸出一個的向量序列。?

目前最常用的 Attention 方式當數 Self Attention，即 Q, K, V 都是同一個向量序列經過線性變換而來的，而 Transformer 則是 Self Attention 跟 Position-Wise 全連接層（相當于 kernel size 為 1 的一維卷積）的組合。所以，Transformer 就是基于 Attention 的向量序列到向量序列的變換。?

在本節中，我們將會比較詳細地分析 Attention 矩陣的 Mask 方式，這分別對應單向語言模型、亂序語言模型、Seq2Seq 的實現原理。

單向語言模型

語言模型可以說是一個無條件的文本生成模型，如果讀者還不了解文本生成模型，可以自行查閱相關資料并配合

我們一般說的“語言模型”，就是指單向的（更狹義的只是指正向的）語言模型。語言模型的關鍵點是要防止看到“未來信息”。如上式，預測 x1 的時候，是沒有任何外部輸入的；而預測 x2 的時候，只能輸入 x1，預測 x3 的時候，只能輸入 x1,x2；依此類推。

▲?單向語言模型圖示。每預測一個token，只依賴于前面的token。

RNN 模型是天然適合做語言模型的，因為它本身就是遞歸的運算；如果用 CNN 來做的話，則需要對卷積核進行 Mask，即需要將卷積核對應右邊的部分置零。如果是 Transformer 呢？那需要一個下三角矩陣形式的 Attention 矩陣：

▲?單向（正向）語言模型的Mask方式

如圖所示，Attention 矩陣的每一行事實上代表著輸出，而每一列代表著輸入，而 Attention 矩陣就表示輸出和輸入的關聯。假定白色方格都代表 0，那么第 1 行表示“北”只能跟起始標記 <s> 相關了，而第 2 行就表示“京”只能跟起始標記 <s> 和“北”相關了，依此類推。

所以，只需要在 Transformer 的 Attention 矩陣中引入下三角形形式的 Mask，并將輸入輸出錯開一位訓練，就可以實現單向語言模型了。至于 Mask 的實現方式，可以參考“讓Keras更酷一些！”：層中層與mask的 Mask 一節。

亂序語言模型

亂序語言模型是 XLNet 提出來的概念，它主要用于 XLNet 的預訓練上。說到 XLNet，我覺得它的亂序語言模型這種預訓練方式是很有意思的，但是我并不喜歡它將基本架構換成了 Transformer-XL。我覺得誰有資源可以試試“BERT+亂序語言語言模型預訓練”的組合，或許會有意外的發現。?

亂序語言模型跟語言模型一樣，都是做條件概率分解，但是亂序語言模型的分解順序是隨機的：

總之， x1, x2, … , xn 任意一種“出場順序”都有可能。原則上來說，每一種順序都對應著一個模型，所以原則上就有 n! 個語言模型。而基于 Transformer 的模型，則可以將這所有順序都做到一個模型中去！?

那怎么做到這一點呢？還是以“北京歡迎你”的生成為例，假設隨機的一種生成順序為“<s> → 迎 → 京 → 你 → 歡 → 北 → <e>”，那么我們只需要用下圖中第二個子圖的方式去 Mask 掉 Attention 矩陣，就可以達到目的了：

跟前面的單向語言模型類似，第 4 行只有一個藍色格，表示“迎”只能跟起始標記 <s> 相關，而第 2 行有兩個藍色格，表示“京”只能跟起始標記 <s> 和“迎”相關，依此類推。直觀來看，這就像是把單向語言模型的下三角形式的 Mask“打亂”了。?

也就是說，實現一種順序的語言模型，就相當于將原來的下三角形式的 Mask 以某種方式打亂。正因為 Attention 提供了這樣的一個 n × n 的 Attention 矩陣，我們才有足夠多的自由度去以不同的方式去 Mask 這個矩陣，從而實現多樣化的效果。?

說到這里，讀者可能會有一個實現上的疑問：打亂后的 Mask 似乎沒看出什么規律呀，難道每次都要隨機生成一個這樣的似乎沒有什么明顯概率的 Mask 矩陣？

事實上有一種更簡單的、數學上等效的訓練方案。這個訓練方案源于純 Attention 的模型本質上是一個無序的模型，它里邊的詞序實際上是通過 Position Embedding 加上去的。也就是說，我們輸入的不僅只有 token 本身，還包括 token 所在的位置 id；再換言之，你覺得你是輸入了序列“[北, 京, 歡, 迎, 你]”，實際上你輸入的是集合“{(北, 1), (京, 2), (歡, 3), (迎, 4), (你, 5)}”。

▲?重新排序，使得正向語言模型就可以實現亂序語言模型

既然只是一個集合，跟順序無關，那么我們完全可以換一種順序輸入，比如剛才的“<s> → 迎 → 京 → 你 → 歡 → 北 → <e>”，我們可以按“(迎, 4), (京, 2), (你, 5), (歡, 3), (北, 1)”的順序輸入，也就是說將 token 打亂為“迎,京,你,歡,北”輸入到 Transformer 中，但是第 1 個 token 的 position 就不是 1 了，而是 4；依此類推。這樣換過來之后，Mask 矩陣可以恢復為下三角矩陣，所以只需要在輸入層面打亂即可，這樣操作起來就更簡單了。

Seq2Seq

現在到我們的“重頭戲”了：將 BERT 等 Transformer 架構跟 Seq2Seq 結合起來。為什么說重頭戲呢？因為原則上來說，任何 NLP 問題都可以轉化為 Seq2Seq 來做，它是一個真正意義上的萬能模型。所以如果能夠做到 Seq2Seq，理論上就可以實現任意任務了。?

將 BERT 與 Seq2Seq 結合的比較知名的工作有兩個：MASS [6] 和 UNILM [5]，兩者都是微軟的工作，兩者還都在同一個月發的。其中 MASS 還是普通的 Seq2Seq 架構，分別用 BERT 類似的 Transformer 模型來做 encoder 和 decoder，它的主要貢獻就是提供了一種 Seq2Seq 思想的預訓練方案。

真正有意思的是 UNILM，它提供了一種很優雅的方式，能夠讓我們直接用單個 BERT 模型就可以做 Seq2Seq 任務，而不用區分 encoder 和 decoder。而實現這一點幾乎不費吹灰之力——只需要一個特別的 Mask。

插曲：事實的順序是筆者前兩周自己獨立地想到了用單個 BERT 模型做 Seq2Seq 的思路，然后去找資料發現這個思路已經被做了，正是 UNILM。

UNILM 直接將 Seq2Seq 當成句子補全來做。假如輸入是“你想吃啥”，目標句子是“白切雞”，那 UNILM 將這兩個句子拼成一個：[CLS] 你想吃啥 [SEP] 白切雞 [SEP]。經過這樣轉化之后，最簡單的方案就是訓練一個語言模型，然后輸入“[CLS] 你想吃啥 [SEP]”來逐字預測“白切雞”，直到出現“[SEP]”為止，即如下面的左圖：

不過左圖只是最樸素的方案，它把“你想吃啥”也加入了預測范圍了（導致它這部分的 Attention 是單向的，即對應部分的 Mask 矩陣是下三角），事實上這是不必要的，屬于額外的約束。真正要預測的只是“白切雞”這部分，所以我們可以把“你想吃啥”這部分的 Mask 去掉，得到上面的右圖的 Mask。?
這樣一來，輸入部分的 Attention 是雙向的，輸出部分的 Attention 是單向，滿足 Seq2Seq 的要求，而且沒有額外約束。這便是 UNILM 里邊提供的用單個 BERT 模型就可以完成 Seq2Seq 任務的思路，只要添加上述形狀的 Mask，而不需要修改模型架構，并且還可以直接沿用 BERT 的 Masked Language Model 預訓練權重，收斂更快。這符合“一 BERT 在手，天下我有”的萬用模型的初衷，個人認為這是非常優雅的方案。

▲?UNILM做Seq2Seq模型圖示。輸入部分內部可做雙向Attention，輸出部分只做單向Attention。

實驗

事實上，上述的這些 Mask 方案，基本上都已經被集成在筆者寫的 bert4keras [7]，讀者可以直接用 bert4keras 加載 BERT 的預訓練權重，并且調用上述 Mask 方案來做相應的任務。下面，我們給出一個利用 UNILM 的思路做一個快速收斂的 Seq2Seq 模型的例子。?

代碼開源

這次代碼的測試任務依然是之前的標題生成，代碼調整自[8] 的原始數據集，讀者可以自行下載數據集和源碼測試復現。?

詳細請看：

https://github.com/bojone/bert4keras/blob/master/examples/task_seq2seq.py?

這個效果能有多好呢？經過實驗，在標題生成的任務上，只要 7000 個 iteration，就已經能生成基本可讀的標題了。相應地，以前用 LSTM 做的時候，大概需要多 10 倍的 iteration 才有同樣的效果。

▲?只需要7000步的訓練，就可以得到基本可讀的生成結果

簡單說明

下面對代碼的關鍵部分做簡要說明。?

首先，輸入格式還是以 token_id 和 segment_id 輸入，比如：

tokens?=?['[ClS]',?u'你',?u'想',?u'吃',?u'啥',?'[SEP]',?u'白',?u'切',?u'雞',?'[SEP]'] token_ids?=?[token_dict[t]?for?t?in?tokens] segment_ids?=?[0,?0,?0,?0,?0,?0,?1,?1,?1,?1]

segment_ids 用來區分輸入句子和目標句子，0 對應的為輸入句子，1 對應的為目標句子，只需要自帶的 tokenizer.encode 就可以生成這種 token_id 和 segment_id 了。

至于搭建模型，就只有寥寥幾行：

model?=?load_pretrained_model(config_path,checkpoint_path,seq2seq=True,keep_words=keep_words )model.summary()y_in?=?model.input[0][:,?1:]?#?目標tokens y_mask?=?model.input[1][:,?1:] y?=?model.output[:,?:-1]?#?預測tokens，預測與目標錯開一位#?交叉熵作為loss，并mask掉輸入部分的預測 y?=?model.output[:,?:-1]?#?預測tokens，預測與目標錯開一位 cross_entropy?=?K.sparse_categorical_crossentropy(y_in,?y) cross_entropy?=?K.sum(cross_entropy?*?y_mask)?/?K.sum(y_mask)

注意 load_pretrained_model 中只要設置 seq2seq=True，就會自動加載 BERT 的 MLM 部分，并且傳入對應的 Mask，剩下就只需要把 loss 寫好就行了。另外還有一個 keep_words，這個是用來精簡 Embedding 層用的，對于中文 BERT 來說，總的 tokens 大概有 2 萬個，這意味著最后預測生成的 token 時是一個 2 萬分類問題。

但事實上這大多數 tokens 都不會被使用到，因此這 2 萬分類浪費了不少計算量。于是這里提供了一個選項，我們可以自行統計一個字表，然后傳入對應的 id，只保留這部分 token，這樣就可以降低計算量了（精簡后一般只有 5000 個左右）。?

剩下的就是通過 beam search 來解碼等步驟了，這與一般的 Seq2Seq 無異，不再贅述，大家看

總結

本文相對系統地總結了 Transformer 中 Attention 矩陣的 Mask 技巧，并且給出了用 UNILM 方案來做 Seq2Seq 的實現。對于同語言的 Seq2Seq 的文本生成任務來說，采用 UNILM 的思路加載 BERT 的 MLM 預訓練權重，能夠有效、快速地實現并提升生成效果，值得一試。

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