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NLP 生成式任务核心梳理

article 2024/9/27 12:06:10

自回归语言模型

能够根据历史数据预测新的数据

LSTM
本身就是，前面看不到后面，天然具备右上三角 mask。
CNN
…

UNILM

mask 机制
- encoder only
  - 无 mask
    前后内容可见，适用范围：
    - 文本分类
    - 文本匹配
- decoder only
  - 有 mask
    - 右上三角 mask
      - 前文预测后文
        生成式任务
      - 仅可看到当前与历史内容
        实现 attention 效果
        相当于 local attention
        可以增强特定内容的权重
    - 梯形 mask
      seq2seq
      - 输入部分总为公开信息
        输出部分已出现的，为公开信息
      - 文本翻译
训练时有 mask，预测时没有 mask
不统一，影响模型效果

encoder-decoder 模型

encoder 训练一套模型
使用输入完成 encoder 层训练
encoder 到 decoder的过渡层
使用上一个真实 label 计算attention
attention 机制
- 形式
  - soft attention
    会保留除关键字之外的所有权重
  - hard attention
    使用 one-hot 向量，完全删除关键字之外的权重
  - local attention
    会保留除关键字之外的部分权重
- 思想
  上一个字跟历史的每个字计算得到 attention，然后施加在 V 上（encoder 的输入上）
- 对字符进行加权，有关字符给予更高权重
  - 使用 decoder 的上一个字符作为输入进行embedding 编码
  - 编码结果和 encoder 的隐单元最终状态拼接
    - torch.cat(embedding[0], hidden[0])
    - 拼接后进行 softmax 归一化计算
  - softmax 拼接结果，通过 attention 线性层处理
  - 加权结果和 encoder_output 对位相乘（加权）再求和
  - 加权求和结果与 decoder 上一个字embedding[0] 拼接，再经过线性变换，得到decoder 层的输入
- Q(query)
  decoder 的上一个字符 embedding
- K(key)
  encoder 的隐单元
- V(value)
  encoder_output
  - teacher forcing
    - 给定阈值，当预测标签超过阈值，和预期标签产生过大偏差，直接用真实标签
      - 会造成信息泄露
        如果预测的是 a，真实标签为 b，需要用 a 和 b 计算loss
        teacher forcing 时，下一次真实标签会强制传入 b
        非 reacher forcing，下一次真是标签会传入 a
    - 实际上，自回归模型的并行训练，都是 teacher forcing
      因为数据规模足够大，可以达到训练效果
- decoder 训练一套模型
  使用 attention 的输出开始 decoder 的网络层训练

pointer network

针对摘要的生成式模型

T5

seq2seq 预训练

评价指标

BLEU
- 本质是文本相似度计算的方法
  用 n-gram 的重合度代表两句话的相似度
  - 重复字 -> 重复二元组 -> 重复三元组…的出现次数
  - 过高频率或者过短文本上做惩罚
- 没考虑语义相似度的问题
- 可以跨语种做评价
- from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu
Rouge
和BLEU 差不多