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文章起源 | 恒源云社区
原文地址 | 简略到令人丧气的代替 MLM 的预训练任务？
原文作者 | Mathor
看了这么多篇社区大佬 Mathor 的文章，就在刚刚，我竟然发现大佬竟然、大略、可能、兴许在 diss 某个训练说法！
哇哦，amazing！这么神奇的吗？
我这小八卦之心，熊熊燃起了啊！这到底是个啥子神奇的模型训练方法？
大伙也别急惹，让我残缺的 copy 大佬的文章，而后一起一睹到底！
注释开始
EMNLP2021 有一篇论文题目名为 Frustratingly Simple Pretraining Alternatives to Masked Language Modeling，翻译过去就是「简略到令人丧气的代替 MLM 的预训练任务」。但我给它加了个问号，因为我感觉首先作者提出的这些办法，对于模型来说太难了，即使是让我去做他所提出的这些预训练任务，我都不肯定做得进去。其次是从后果来看成果仿佛一般般
如下图所示，具体来说作者提出了 4 中用于代替 MLM 的预训练任务，别离是Shuffle、Random、Shuffle+Random、Token Type、First Char
PRETRAINING TASKS
Shuffle
作者提到这个办法的灵感来源于 ELECTRA。具体来说，一个句子中有 15% 的 token 将会被随机调换程序，而后模型须要做一个 token 级别的 2 分类问题，对于每一个地位预测该 token 是否被调换了地位。这个预训练任务的益处是，模型能够通过学习辨别上下文中是否有 token 被打乱，从而取得句法和语义常识
对于 Shuffle 工作来说，其损失函数为简略的 Cross-Entropy Loss：
其中 \(N \)示意一个样本的 token 数量，\(y_i \)和 \(p(x_i) \)都是向量，并且 \(p(x_i) \)示意第 \(i \)个 token 被预测是否打乱的概率
Random Word Detection (Random)
从词汇表（Vocabulary）中随机筛选一些词，替换输出句子中 15% 的 token，即使替换后整个句子语法不连贯也无所谓。它实质上同样是一个 2 分类问题，对于每一个地位预测该 token 是否被替换过，损失函数同公式(1)
Manipulated Word Detection (Shuffle + Random)
这个工作其实就是将 Shuffle 和 Random 工作联合起来，组成了一个更艰难的工作。这里我是真的蚌埠住了，Shuffle、Random 工作别离让我去判断我可能分辨进去，然而他俩相结合之后我真的就不肯定能做出精确的判断了。作者可能也思考到了这一点，因而别离将 Shuffle 和 Random 的比例调低至 10%，同时要留神的是这两个工作是不重叠的，也就是不会存在某个 token 曾经被 Shuffle 之后又被 Random。当初这个工作是一个 3 分类问题。它的损失函数同样基于 Cross-Entropy Loss
其中 \(j \)遍历 Shuffle(\( j=1 \))、Random(\( j=2 \))、orignal(\( j=3 \))这三个标签，\(p_{ij} \)示意第 \(i \)个 token 对于第 \(j \)个标签的概率，\(y_{ij} \)和 \(p_{ij} \)都是具体的实数，\(p_{i} \)是一个三维的向量
Masked Token Type Classification (Token Type)
这个工作是一个 4 分类问题，判断以后地位的 token 是否为停用词（stop word）、数字、标点符号或注释内容。具体来说，作者应用 NLTK 工具来判断一个 token 是否为停用词，并且只有不属于前三种类别，那么以后 token 就属于注释内容类别。特地地，选取 15% 的 token，将它们替换为 [MASK] 这个非凡 token，至于为什么这么做，我想应该是：间接对某个 token 进行预测，切实是太容易了，为了加大难度，咱们应该让模型先预测出这里是什么 token，而后再预测其属于什么类别。它的损失函数同样是 Cross-Entropy Loss
Masked First Character Prediction (First Char)
最初，作者提出了一个简略版的 MLM 工作。本来 MLM 工作对于某个地位须要做一个∣V∣|V|∣V∣分类问题，也就是说你须要对一个 Vocabulary 大小的向量进行 Softmax，这个工作实际上是很艰难的，因为候选汇合切实是太大了，而且还可能存在过拟合的危险。作者提出的最初一个工作，只须要预测以后地位所对应 token 的第一个字符，这样工作就转变为了 29 分类问题。具体来说，26 个英文字母、一个代表数字的标记、一个代表标签符号的标记、一个代表其余类别的标记，加起来总共有 29 品种别。同样，有 15% 的 token 会被替换为[MASK]，而后进行预测
RESULTS
后果如上图，大家间接看就行了。实际上他们的后果有些一言难尽，不过作者也提到，如果训练工夫和 Baseline 一样长，他们是有信念超过 Baseline 的。那我就有疑难了，为什么你不多训练一会儿呢，是为了赶 EMNLP 的 DDL 吗？
集体总结
本文次要翻新点是作者提出了能够代替 MLM 的 5 个新的预训练任务，因为 MLM 是 token 级别的，所以这 5 个工作也是 token 级别的。明年 EMNLP 会不会有人提出 sentence 级别的，用于代替 NSP/SOP 的预训练任务呢？另外有一点要吐槽的是这篇论文的题目：Frustratingly Simple xxxx，简略到令人丧气的 xxxx，这种题目在我印象中曾经看到好几次了，有一种题目党的感觉
哈哈哈哈，我心中的大佬发话了，题目党不能够。
