前面介紹過BERT，作為一種非常成功的預訓練模型，取得了非常不錯的成績，那么，他還有改進的空間嗎？

本文介紹BERT的改進版，XLnet。看看它用了什么方法，改進了BERT的哪些弱點。

作者&編輯 | 小Dream哥

1 為什么要有XLnet?

要理解XLnet，我們先回顧一下先于XLnet的兩種表現最好的預訓練模型BERT和GPT：

1) Generative Pre-Training(GPT)，采用Transfomer作為特征抽取器，預訓練階段采用單向語言模型的模式。

2) Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding(BERT)，同樣采用Transfomer作為特征抽取器，與GPT的主要差異在于，在訓練階段，其采用基于MLM的雙向語言模型。

XLnet的提出者們，仔細研究了一下這兩個模型，發現他們都有自己的缺點。

對GPT，它主要的缺點在于，采用的是單向語言模型。模型在預測當前詞的時候，只能看到該詞前面詞的信息。而對于很多語言理解任務而言，例如閱讀理解等，常常需要參考該詞前后的語境，因此，單向語言模型往往是不夠的。XLnet的研究者稱GPT這一類結構為AR(AutoRegressive)語言模型。

對BERT，采用MLM，即在訓練時遮住訓練語料中15%的詞(實際的MASK機制還有一些調整)，用符號[MASK]代替，然后試圖讓網絡重建該詞。這個過程，在訓練語料中引入了符號[MASK]。而在實際的Finetune及預測過程中，是沒有這個符號的，這就在預訓練和預測階段之間產生了GAP。BERT在MLM中還隱含了一個獨立性假設，即重建各個符號[MASK]的過程，是相互獨立的。這個假設其實是未必成立的，會造成模型訓練時部分信息的損失。XLnet的研究者稱BERT這一類結構為AE(AutoEncoding)語言模型。

由此可見，BERT和GPT都有待改進的地方，XLnet的研究者們的想法是將兩個模型結合起來，并改進一些點。下面我們來看看XLnet是如何基于GPT和BERT來做改進的。

2 XLnet的改進

1) 預訓練模式的優化：Permutation Language Modeling(PLM)

XLnet想要實現BERT的雙向語言模型，但是又不想引入BERT MLM中的獨立性假設和符號[MASK]，進而提出了PLM。

XLnet中，沿用GPT的語言模型的辦法，即基于序列中前面部分的內容，預測該詞。但是，為了在預測該詞的時候，為了能夠看到該詞后面部分的內容，對序列進行排列組合。這樣的話，該詞的前面也包含該詞后面詞的信息，用另外一種方式，實現了雙向語言模型。

如上圖所示，假定輸入序列的長度為4，則除了原語序，這4個詞總共有24種排列方式，上圖中用各詞在原序列中的位置來表示各詞，列出了其中4種，[3,2,4,1]，[2,4,3,1]，[1,4,2,3]，[4,3,1,2]。

有同學會疑問，對于Transformer這種特征抽取器來說，在不加掩碼的情況下，不管輸入序列按照哪種順序輸入，效果應該都是一樣的才對。

沒錯，因此XLnet還引入了Two-Stream Self-Attention，雙流自注意力模型。

所謂雙流就是輸入包括了兩種，訓練句子和相應的位置信息，下面看看具體是怎么組織起來的。

如上圖所示，輸入包括兩種類型，query stream和content stream。

1.query stream僅僅包含輸入序列中預測位置前面的詞x_(z<t)，以及該詞在原序列(未重新組合前)中的位置z_t信息，但是不包括x_(z_t)。

2.content stream跟普通的transformer輸入一致，包括x_(z_t)及x_(z<t)。

通過雙流注意力機制，可以有效的學習到雙向模型的表征。

2）特征抽取器的優化

在結構上，XLnet采用改進后的transofmerXL作為特征抽取器。前面講過TransformerXL，他主要有兩個優化，一個引入了序列循環機制；一個是引入了相對位置編碼。

對于相對位置編碼，在XLnet中的應用與之前在transformer的應用別無二致；對于序列循環機制，這里介紹一下在XLnet中是如何應用的。

如上面的公式所示，其實在XLnet中，attention計算與TransformerXL中類似，也是將前一個序列中上一層的隱藏狀態，與本序列中上一層隱藏層狀態拼接起來。

3 總結

XLnet是一個集合了目前兩大預訓練模型的優點，其效果自然不會差，目前其在各個任務中的表現都要優于BERT。

XLnet接過BERT的棒，把預訓練模型再往前提升了一步。可以遇見，后續NLP預訓練還會不斷有新的模型出來。

總結

XLnet是BERT一種非常重要的改進，思想值得我們好好學習和研究，希望對你有所幫助。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【NLP】XLnet：GPT和BERT的合体，博采众长，所以更强的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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