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【大模型LLM面试合集】大语言模型架构_bert细节

article 2024/12/25 2:22:28

bert细节

1.背景结构

1.1 基础知识

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是谷歌提出，作为一个Word2Vec的替代者，其在NLP领域的11个方向大幅刷新了精度，可以说是近年来自残差网络最优突破性的一项技术了。论文的主要特点以下几点：

  1. 使用了双向Transformer作为算法的主要框架，之前的模型是从左向右输入一个文本序列，或者将 left-to-right 和 right-to-left 的训练结合起来，实验的结果表明，双向训练的语言模型对语境的理解会比单向的语言模型更深刻；
  2. 使用了Mask Language Model(MLM) 和 Next Sentence Prediction(NSP) 的多任务训练目标；
  3. 使用更强大的机器训练更大规模的数据，使BERT的结果达到了全新的高度，并且Google开源了BERT模型，用户可以直接使用BERT作为Word2Vec的转换矩阵并高效的将其应用到自己的任务中。

BERT 只利用了 Transformer 的 encoder 部分。因为BERT 的目标是生成语言模型，所以只需要 encoder 机制。

1.2 BERT与其他模型相比

  • RNN/LSTM：可以做到并发执行，同时提取词在句子中的关系特征，并且能在多个不同层次提取关系特征，进而更全面反映句子语义
  • word2vec：其又能根据句子上下文获取词义，从而避免歧义出现。
  • ELMO：elmo是伪双向，只是将左到右，右到左的信息加起来，而且用的是lstm，同时缺点也是显而易见的，模型参数太多，而且模型太大，少量数据训练时，容易过拟合。

其次bert在多方面的nlp任务表现来看效果都较好，具备较强的泛化能力，对于特定的任务只需要添加一个输出层来进行fine-tuning即可

1.3 BERT，GPT，ELMo

BERT, GPT, ELMo之间的不同点

关于特征提取器:

  • ELMo采用两部分双层双向LSTM进行特征提取，然后再进行特征拼接来融合语义信息。
  • GPT和BERT采用Transformer进行特征提取。BERT采用的是Transformer架构中的Encoder模块；GPT采用的是Transformer架构中的Decoder模块.
  • 很多NLP任务表明Transformer的特征提取能力强于LSTM, 对于ELMo而言, 采用1层静态token embedding + 2层LSTM，提取特征的能力有限。

单/双向语言模型:

  • 三者之中, 只有**GPT采用单向语言模型, 而ELMo和BERT**都采用双向语言模型.
  • ELMo虽然被认为采用了双向语言模型，但实际上是左右两个单向语言模型分别提取特征，然后进行特征拼接， 这种融合特征的能力比BERT一体化的融合特征方式弱。
  • 三者之中, 只有ELMo没有采用Transformer。GPT和BERT都源于Transformer架构，GPT的单向语言模型采用了经过修改后的Decoder模块，Decoder采用了look-ahead mask，只能看到context before上文信息，未来的信息都被mask掉了。而BERT的双向语言模型采用了Encoder模块，Encoder只采用了padding mask，可以同时看到context before上文信息, 以及context after下文信息。
BERT, GPT, ELMo各自的优点和缺点

ELMo

  • 优点：从早期的Word2Vec预训练模型的最大缺点出发, 进行改进, 这一缺点就是无法解决多义词的问题。ELMo根据上下文动态调整word embedding，可以解决多义词的问题。
  • 缺点：ELMo使用LSTM提取特征的能力弱于Transformer；ELMo使用向量拼接的方式融合上下文特征的能力弱于Transformer.

GPT

  • 优点：GPT使用了Transformer提取特征, 使得模型能力大幅提升.
  • 缺点：GPT只使用了单向Decoder，无法融合未来的信息.

BERT

  • 优点：BERT使用了双向Transformer提取特征，使得模型能力大幅提升；添加了两个预训练任务, MLM + NSP的多任务方式进行模型预训练.
  • 缺点：模型过于庞大, 参数量太多, 需要的数据和算力要求过高, 训练好的模型应用场景要求高；更适合用于语言嵌入表达，语言理解方面的任务，不适合用于生成式的任务。

1.4 与Transformer区别

只是使用了transformer的encoder

与Transformer本身的Encoder端相比，BERT的Transformer Encoder端输入的向量表示，多了Segment Embeddings。

网络层数L，隐藏层维度H，Attention 多头个数A

  • base：L=12, H=768, A=12, 110M,使用GPU内存：7G多
  • large: L=24,H=1024,A=16, 340M,使用GPU内存：32G多
  • transformer 是512维，encoder是6个堆叠，8个头，
  • bert是12个transformer叠加。每一个transformer由6个 encoder叠加

1.5 word2vec到BERT改进了什么

word2vec到BERT的改进之处其实没有很明确的答案，BERT的思想其实很大程度上来源于CBOW模型，如果从准确率上说改进的话，BERT利用更深的模型，以及海量的语料，得到的embedding表示，来做下游任务时的准确率是要比word2vec高不少的。实际上，这也离不开模型的“加码”以及数据的“巨大加码”。再从方法的意义角度来说，BERT的重要意义在于给大量的NLP任务提供了一个泛化能力很强的预训练模型，而仅仅使用word2vec产生的词向量表示，不仅能够完成的任务比BERT少了很多，而且很多时候直接利用word2vec产生的词向量表示给下游任务提供信息，下游任务的表现不一定会很好，甚至会比较差。

2.模型结构

2.1 两个任务

（1）Masked LM (MLM)

在将单词序列输入给 BERT 之前，每个序列中有 15％ 的单词被 [MASK] token 替换。 然后模型尝试基于序列中其他未被 mask 的单词的上下文来预测被掩盖的原单词。在BERT的实验中，15%的WordPiece Token会被随机Mask掉。在训练模型时，一个句子会被多次喂到模型中用于参数学习，但是Google并没有在每次都mask掉这些单词，而是在确定要Mask掉的单词之后，80%的概率会直接替换为[Mask]，10%的概率将其替换为其它任意单词，10%的概率会保留原始Token。

  1. 80% 的 tokens 会被替换为 [MASK] token：是 Masked LM 中的主要部分，可以在不泄露 label 的情况下融合真双向语义信息；
  2. 10% 的 tokens 会称替换为随机的 token ：因为需要在最后一层随机替换的这个 token 位去预测它真实的词，而模型并不知道这个 token 位是被随机替换的，就迫使模型尽量在每一个词上都学习到一个 全局语境下的表征，因而也能够让 BERT 获得更好的语境相关的词向量（这正是解决一词多义的最重要特性）；
  3. **10% 的 tokens 会保持不变但需要被预测 **：这样能够给模型一定的 bias ，相当于是额外的奖励，将模型对于词的表征能够拉向词的 真实表征
（2）Next Sentence Prediction (NSP)

在 BERT 的训练过程中，模型接收成对的句子作为输入，并且预测其中第二个句子是否在原始文档中也是后续句子。

  1. 在训练期间，50％ 的输入对在原始文档中是前后关系，另外 50％ 中是从语料库中随机组成的，并且是与第一句断开的。
  2. 在第一个句子的开头插入 [CLS] 标记，表示该特征用于分类模型，对非分类模型，该符号可以省去，在每个句子的末尾插入 [SEP] 标记，表示分句符号，用于断开输入语料中的两个句子。

2.2 Embedding

ERT的输入的编码向量（长度是512）是3个嵌入特征的单位和，这三个词嵌入特征是：

  1. 位置嵌入（Position Embedding）：位置嵌入是指将单词的位置信息编码成特征向量，位置嵌入是向模型中引入单词位置关系的至关重要的一环；
  2. WordPiece 嵌入：WordPiece是指将单词划分成一组有限的公共子词单元，能在单词的有效性和字符的灵活性之间取得一个折中的平衡。例如上图的示例中‘playing’被拆分成了‘play’和‘ing’；
  3. 分割嵌入（Segment Embedding）：用于区分两个句子，例如B是否是A的下文（对话场景，问答场景等）。对于句子对，第一个句子的特征值是0，第二个句子的特征值是1。」

3.模型细节

3.1 BERT在第一句前会加一个[CLS]标志

BERT在第一句前会加一个[CLS]标志，最后一层该位对应向量可以作为整句话的语义表示，从而用于下游的分类任务等。

3.2 BERT的三个Embedding直接相加会对语义有影响吗

BERT的三个Embedding相加，本质可以看作一个特征的融合，强大如 BERT 应该可以学到融合后特征的语义信息的。

Embedding的本质：Embedding层就是以one hot为输入、中间层节点为字向量维数的全连接层！而这个全连接层的参数，就是一个“字向量表”！

从运算上来看，one hot型的矩阵相乘，就像是相当于查表，于是它直接用查表作为操作，而不写成矩阵再运算，这大大降低了运算量。再次强调，降低了运算量不是因为词向量的出现，而是因为把one hot型的矩阵运算简化为了查表操作。

在这里想用一个例子再尝试解释一下：

  • 假设 token Embedding 矩阵维度是 [4,768]；position Embedding 矩阵维度是 [3,768]；segment Embedding 矩阵维度是 [2,768]。
  • 对于一个字，假设它的 token one-hot 是[1,0,0,0]；它的 position one-hot 是[1,0,0]；它的 segment one-hot 是[1,0]。
  • 那这个字最后的 word Embedding，就是上面三种 Embedding 的加和。
  • 如此得到的 word Embedding，和concat后的特征：[1,0,0,0,1,0,0,1,0]，再过维度为 [4+3+2,768] = [9, 768] 的全连接层，得到的向量其实就是一样的。
1.4 使用BERT预训练模型为什么最多只能输入512个词?

这是Google BERT预训练模型初始设置的原因，前者对应Position Embeddings，后者对应Segment Embeddings

在这里插入图片描述

BERT输入：

  • token embedding：词向量表示 ，该向量既可以随机初始化，也可以利用Word2Vector等算法进行预训练以作为初始值，使用WordPiece tokenization让BERT在处理英文文本的时候仅需要存储30,522 个词，而且很少遇到oov的词，token embedding是必须的；
  • position embedding：和Transformer的sin、cos函数编码不同，直接去训练了一个position embedding。给每个位置词一个随机初始化的词向量，再训练；
  • segment embedding：该向量的取值在模型训练过程中自动学习，用于刻画文本的全局语义信息，并与单字/词的语义信息相融合。

输出是文本中各个字/词融合了全文语义信息后的向量表示。

3.3 BERT如何区分一词多义？

同一个字在转换为bert的输入之后（id），embedding的向量是一样，但是通过bert中的多层transformer encoder之后，attention关注不同的上下文，就会导致不同句子输入到bert之后，相同字输出的字向量是不同的，这样就解决了一词多义的问题。

3.4 BERT中Normalization结构：LayerNorm

采用LayerNorm结构，和BatchNorm的区别主要是做规范化的维度不同。

  • BatchNorm针对一个batch里面的数据进行规范化，Batch Normalization 是对这批样本的同一维度特征做归一化
  • LayerNorm则是针对单个样本，不依赖于其他数据，常被用于小mini-batch场景、动态网络场景和 RNN。Layer Normalization 是对这单个样本的所有维度特征做归一化。

BatchNorm的缺点：

  1. 需要较大的batch以体现整体数据分布
  2. 训练阶段需要保存每个batch的均值和方差，以求出整体均值和方差在infrence阶段使用
  3. 不适用于可变长序列的训练，如RNN

Layer Normalization：一个独立于batch size的算法，所以无论一个batch样本数多少都不会影响参与LN计算的数据量，从而解决BN的两个问题。LN的做法是根据样本的特征数做归一化。Layer Normalization不依赖于batch的大小和输入sequence的深度，因此可以用于batch-size为1和RNN中对边长的输入sequence的normalize操作。但在大批量的样本训练时，效果没BN好。

实践证明，LN用于RNN进行Normalization时，取得了比BN更好的效果。但用于CNN时，效果并不如BN明显。

3.5 为什么说ELMO是伪双向，BERT是真双向？

  • ELMo是伪双向，只是将左到右，右到左的信息加起来，而且用的是lstm，同时缺点也是显而易见的，模型参数太多，而且模型太大，少量数据训练时，容易过拟合。
  • BERT的预训练模型中，预训练任务是一个mask LM ，通过随机的把句子中的单词替换成mask标签， 然后对单词进行预测。

3.6 BERT和Transformer Encoder的差异有哪些？

与Transformer本身的Encoder端相比，BERT的Transformer Encoder端输入的向量表示，多了Segment Embeddings。

加入Segment Embeddings的原因：Bert会处理句对分类、问答等任务，这里会出现句对关系，而两个句子是有先后顺序关系的，如果不考虑，就会出现词袋子之类的问题（如：武松打虎 和 虎打武松 是一个意思了~），因此Bert加入了句子向量。

3.7 Scaled Dot Product:为什么是缩放点积，而不是点积模型？

当输入信息的维度 d 比较高，点积模型的值通常有比较大方差，从而导致 softmax函数的梯度会比较小。因此，缩放点积模型可以较好地解决这一问题。

常用的Attention机制为加性模型和点积模型，理论上加性模型和点积模型的复杂度差不多，但是点积模型在实现上可以更好地利用矩阵乘积，从而计算效率更高（实际上，随着维度d的增大，加性模型会明显好于点积模型）。

3.8 FFN的作用？

  • 增强模型的特征提取能力
  • FFN 中的 ReLU成为了一个主要的提供非线性变换的单元。

3.9 BERT非线性的来源

  • 前馈层的GeLU激活函数
  • self-attention：self-attention是非线性的（来自softmax）

GeLU：在激活中引入了随机正则的思想，根据当前input大于其余inputs的概率进行随机正则化，即为在mask时依赖输入的数据分布，即x越小越有可能被mask掉，因此服从伯努利分布 Bernoulli ⁡ ( ϕ ( x ) ) \operatorname{Bernoulli}(\phi(x)) Bernoulli(ϕ(x))，其中， ϕ ( x ) = P ( X ≤ x ) \phi(x)=P(X \leq x) ϕ(x)=P(X≤x)
ReLU：缺乏随机因素，只用0和1

3.10 MLM任务，对于在数据中随机选择 15% 的标记，其中80%被换位[mask]，10%不变、10%随机替换其他单词，原因是什么？

典型的Denosing Autoencoder的思路，那些被Mask掉的单词就是在输入侧加入的所谓噪音。类似BERT这种预训练模式，被称为DAE LM。因此总结来说BERT模型 [Mask] 标记就是引入噪音的手段。

预测一个词汇时，模型并不知道输入对应位置的词汇是否为正确的词汇（ 10%概率），这就迫使模型更多地依赖于上下文信息去预测词汇，并且赋予了模型一定的纠错能力。

两个缺点：

  1. 因为Bert用于下游任务微调时， [MASK]标记不会出现，它只出现在预训练任务中。这就造成了预训练和微调之间的不匹配，微调不出现[MASK]这个标记，模型好像就没有了着力点、不知从哪入手。所以只将80%的替换为[mask]，但这也只是缓解、不能解决。
  2. 相较于传统语言模型，Bert的每批次训练数据中只有 15% 的标记被预测，这导致模型需要更多的训练步骤来收敛。

3.11其mask相对于CBOW有什么异同点？

相同点：

  • CBOW的核心思想是：给定上下文，根据它的上文 Context-Before 和下文 Context-after 去预测input word。
  • 而BERT本质上也是这么做的，但是BERT的做法是给定一个句子，会随机Mask 15%的词，然后让BERT来预测这些Mask的词。

不同点：

  1. 在CBOW中，每个单词都会成为input word，而BERT不是这么做的，原因是这样做的话，训练数据就太大了，而且训练时间也会非常长。
  2. 对于输入数据部分，CBOW中的输入数据只有待预测单词的上下文，而BERT的输入是带有[MASK] token的“完整”句子，也就是说BERT在输入端将待预测的input word用[MASK]token代替了。
  3. 通过CBOW模型训练后，每个单词的word embedding是唯一的，因此并不能很好的处理一词多义的问题，而BERT模型得到的word embedding(token embedding)融合了上下文的信息，就算是同一个单词，在不同的上下文环境下，得到的word embedding是不一样的。

3.12 对于长度较长的语料，如何训练？

对于长文本，有两种处理方式，截断和切分。

  • 截断：一般来说文本中最重要的信息是开始和结尾，因此文中对于长文本做了截断处理。
    1. head-only：保留前510个字符
    2. tail-only：保留后510个字符
    3. head+tail：保留前128个和后382个字符
  • 切分: 将文本分成k段，每段的输入和Bert常规输入相同，第一个字符是[CLS]表示这段的加权信息。文中使用了Max-pooling, Average pooling和self-attention结合这些片段的表示。

4.BERT损失函数

Bert 损失函数组成：第一部分是来自 Mask-LM 的单词级别分类任务；另一部分是句子级别的分类任务；

优点：通过这两个任务的联合学习，可以使得 BERT 学习到的表征既有 token 级别信息，同时也包含了句子级别的语义信息。

L ( θ , θ 1 , θ 2 ) = L 1 ( θ , θ 1 ) + L 2 ( θ , θ 2 ) L\left(\theta, \theta_{1}, \theta_{2}\right)=L_{1}\left(\theta, \theta_{1}\right)+L_{2}\left(\theta, \theta_{2}\right) L(θ,θ1​,θ2​)=L1​(θ,θ1​)+L2​(θ,θ2​)

  • θ \theta θ: BERT 中 Encoder 部分的参数；
  • $\theta_{1} $: 是 Mask-LM 任务中在 Encoder 上所接的输出层中的参数；
  • θ 2 \theta_{2} θ2​ :是句子预测任务中在 Encoder 接上的分类器参数；

在第一部分的损失函数中，如果被 mask 的词集合为 M，因为它是一个词典大小 |V| 上的多分类问题，所用的损失函数叫做负对数似然函数（且是最小化，等价于最大化对数似然函数），那么具体说来有：

L 1 ( θ , θ 1 ) = − ∑ i = 1 M log ⁡ p ( m = m i ∣ θ , θ 1 ) , m i ∈ [ 1 , 2 , … , ∣ V ∣ ] L_{1}\left(\theta, \theta_{1}\right)=-\sum_{i=1}^{M} \log p\left(m=m_{i} \mid \theta, \theta_{1}\right), m_{i} \in[1,2, \ldots,|V|] L1​(θ,θ1​)=−i=1∑M​logp(m=mi​∣θ,θ1​),mi​∈[1,2,…,∣V∣]

在第二部分的损失函数中，在句子预测任务中，也是一个分类问题的损失函数：

L 2 ( θ , θ 2 ) = − ∑ j = 1 N log ⁡ p ( n = n i ∣ θ , θ 2 ) , n i ∈ [ I s N e x t , N o t N e x t ] L_{2}\left(\theta, \theta_{2}\right)=-\sum_{j=1}^{N} \log p\left(n=n_{i} \mid \theta, \theta_{2}\right), n_{i} \in[ IsNext, NotNext ] L2​(θ,θ2​)=−j=1∑N​logp(n=ni​∣θ,θ2​),ni​∈[IsNext,NotNext]

5.模型优缺点和局限性

5.1 BERT优点

  1. Transformer Encoder因为有Self-attention机制，因此BERT自带双向功能
  2. 计算可并行化
  3. 微调成本小
  4. 因为双向功能以及多层Self-attention机制的影响，使得BERT必须使用Cloze版的语言模型Masked-LM来完成token级别的预训练
  5. 为了获取比词更高级别的句子级别的语义表征，BERT加入了Next Sentence Prediction来和Masked-LM一起做联合训练
  6. 为了适配多任务下的迁移学习，BERT设计了更通用的输入层和输出层

5.2 BERT缺点

  1. [MASK]标记在实际预测中不会出现，训练时用过多[MASK]影响模型表现
  2. 每个batch只有15%的token被预测，所以BERT收敛得比left-to-right模型要慢（它们会预测每个token）
  3. task1的随机遮挡策略略显粗犷，推荐阅读《Data Nosing As Smoothing In Neural Network Language Models》
  4. BERT对硬件资源的消耗巨大（大模型需要16个tpu，历时四天；更大的模型需要64个tpu，历时四天。

5.3 BERT局限性

从XLNet论文中，提到了BERT的两个缺点，分别如下

  1. 被mask掉的单词之间是有关系的，比如”New York is a city”，”New”和”York”两个词，那么给定”is a city”的条件下”New”和”York”并不独立，因为”New York”是一个实体，看到”New”则后面出现”York”的概率要比看到”Old”后面出现”York”概率要大得多。
    但是需要注意的是，这个问题并不是什么大问题，甚至可以说对最后的结果并没有多大的影响，因为本身BERT预训练的语料就是海量的(动辄几十个G)，所以如果训练数据足够大，其实不靠当前这个例子，靠其它例子，也能弥补被Mask单词直接的相互关系问题，因为总有其它例子能够学会这些单词的相互依赖关系。
  2. BERT的在预训练时会出现特殊的[MASK]，但是它在下游的fine-tune中不会出现，这就出现了预训练阶段和fine-tune阶段不一致的问题。其实这个问题对最后结果产生多大的影响也是不够明确的，因为后续有许多BERT相关的预训练模型仍然保持了[MASK]标记，也取得了很大的结果，而且很多数据集上的结果也比BERT要好。但是确确实实引入[MASK]标记，也是为了构造自编码语言模型而采用的一种折中方式。
  3. BERT在分词后做[MASK]会产生的一个问题，为了解决OOV的问题，通常会把一个词切分成更细粒度的WordPiece。BERT在Pretraining的时候是随机Mask这些WordPiece的，这就可能出现只Mask一个词的一部分的情况，这样它只需要记住一些词(WordPiece的序列)就可以完成这个任务，而不是根据上下文的语义关系来预测出来的。类似的中文的词”模型”也可能被Mask部分(其实用”琵琶”的例子可能更好，因为这两个字只能一起出现而不能单独出现)，这也会让预测变得容易。为了解决这个问题，很自然的想法就是词作为一个整体要么都Mask要么都不Mask，这就是所谓的Whole Word Masking。这是一个很简单的想法，对于BERT的代码修改也非常少，只是修改一些Mask的那段代码。

http://www.kler.cn/a/382357.html

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