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摘录自知乎 XLNet: 运行机制及和 Bert 的异同比拟
1. 自回归语言模型（Autoregressive LM）
在 ELMO/BERT 进去之前，通常讲的语言模型其实是依据上文内容预测下一个可能追随的单词，就是常说的自左向右的语言模型工作，或者反过来也行，就是依据下文预测后面的单词，这种类型的 LM 被称为自回归语言模型。GPT 就是典型的自回归语言模型。ELMO 只管看上去利用了上文，也利用了下文，然而实质上依然是自回归 LM，这个跟模型具体怎么实现有关系。ELMO 是做了两个方向（从左到右以及从右到左两个方向的语言模型），然而是别离有两个方向的自回归 LM，而后把 LSTM 的两个方向的隐节点状态拼接到一起，来体现双向语言模型这个事件的。所以其实是两个自回归语言模型的拼接，实质上依然是自回归语言模型。
自回归语言模型有长处有毛病，毛病是只能利用上文或者下文的信息，不能同时利用上文和下文的信息 ，当然，貌似 ELMO 这种双向都做，而后拼接看上去可能解决这个问题，因为交融模式过于简略，所以成果其实并不是太好。它的长处，其实跟上游 NLP 工作无关，比方生成类 NLP 工作，比方文本摘要，机器翻译等， 在理论生成内容的时候，就是从左向右的，自回归语言模型人造匹配这个过程。而Bert 这种 DAE 模式，在生成类 NLP 工作中，就面临训练过程和利用过程不统一的问题，导致生成类的 NLP 工作到目前为止都做不太好。
2. 自编码语言模型（Autoencoder LM）
自回归语言模型只能依据上文预测下一个单词，或者反过来，只能依据下文预测后面一个单词。相比而言，Bert 通过在输出 X 中随机 Mask 掉一部分单词，而后预训练过程的次要工作之一是依据上下文单词来预测这些被 Mask 掉的单词，如果你对 Denoising Autoencoder 比拟相熟的话，会看出，这的确是典型的 DAE 的思路。那些被 Mask 掉的单词就是在输出侧退出的所谓乐音。相似 Bert 这种预训练模式，被称为 DAE LM。
这种 DAE LM 的优缺点正好和自回归 LM 反过来，它能比拟天然地融入双向语言模型，同时看到被预测单词的上文和下文，这是益处。 毛病次要在输出侧引入 [Mask] 标记，导致预训练阶段和 Fine-tuning 阶段不统一的问题，因为 Fine-tuning 阶段是看不到 [Mask] 标记的。DAE 吗，就要引入乐音，[Mask] 标记就是引入乐音的伎俩，这个失常。
3. XLNET 运行机制
XLNet 的出发点就是：是否交融自回归 LM 和 DAE LM 两者的长处 。就是说如果站在自回归 LM 的角度，如何引入和双向语言模型等价的成果；如果站在 DAE LM 的角度看，它自身是融入双向语言模型的，如何抛掉外表的那个[Mask] 标记，让预训练和 Fine-tuning 保持一致。当然，XLNet 还讲到了一个 Bert 被 Mask 单词之间互相独立的问题，我置信这个不太重要，起因前面会说。当然，我认为这点不重要的事件，纯正是个人观点。
