XLM: 跨语言的Bert

最近要开始使用Transformer去做一些事情了，特地把与此相关的知识点记录下来，构建相关的、完整的知识结构体系，

以下是要写的文章，本文是这个系列的第十四篇：

• Transformer:Attention集大成者

• GPT-1 & 2: 预训练+微调带来的奇迹

• Bert: 双向预训练+微调

• Bert与模型压缩

  • Bert与模型蒸馏：PKD和DistillBert

  • ALBert: 轻量级Bert

  • TinyBert: 模型蒸馏的全方位应用

  • MobileBert: Pixel4上只需40ms

  • 更多待续

• Bert与AutoML (待续)

• Bert变种

  • Roberta: Bert调优

  • Transformer优化之自适应宽度注意力

  • Transformer优化之稀疏注意力

  • Reformer: 局部敏感哈希和可逆残差带来的高效

  • Longformer: 局部attentoin和全局attention的混搭 - Linformer: 线性复杂度的Attention

  • XLM: 跨语言的Bert(本篇)

  • T5 (待续)

  • 更多待续

• GPT-3

• 更多待续

动机

Bert在预训练语言模型上被广泛应用，但是现在主要的研究都集中在英文上，在跨语言的场景下，Bert的训练能不能带来提升呢？答案几乎是肯定的，就看怎么做了。

论文[1]提出了两种方法来训练跨语言的语言模型：

• 无监督学习，仅依赖于单语言数据。

• 有监督学习，依赖于双语平行语料。

共享sub-word词表

不管是有监督还是无监督的方法，都需要让多语言共享一个词表，如果是词语直接混合的话，那么随着语言数目的增多，词表的增长会很大。不过好在Bert模型的词表本身就是sub-word的，通过Byte Pair Encoding(BPE)方法进行学习可以得到一个较为合适且合理的词表。

BPE需要迭代多次获得最后的词表结果。所以会有两个缺点：

• 如果语料过大，会导致BPE的运行较为耗时。

• 稀有语言往往语料较少，可能导致BPE最后的结果中无法有足够的该语言的sub-word。

因此，采用了一种采样的方式来生成一个子数据集，然后在这个子数据集上去运行BPE算法。采样的概率公式如下，p是每种语言在总语料中的概率，q则是采样概率，从公式中可以看出，q是p经过指数归一化之后的结果，一般情况下，会将alpha设为0.5。

alpha越低，越倾向于出现频次较低的语言。

训练语言模型的目标

论文中使用的训练语言模型的目标有三种:

• CLM, Casual Language Modeling。自回归式的，即GPT式的学习方式，使用Transformer的Decoder部分。

• MLM, Masked Language Modeling。Bert式的学习方式，把其中15%的token遮挡住，作为预测目标。区别就是Bert中因为有Next Sentence Prediction，所以是两个句子拼起来。而在论文[1]中使用的则是连续的一整个句子，按照长度256截断。

• TLM, Translated Language Modeling。和MLM类似，只不过输入是两个语言的句子拼接起来。另外，position embedding要重置，即目标语言和源语言的位置embedding应该都是从头开始。

MLM和TLM的输入输出如下图：

在训练的时候，依然会使用类似于学习词表时的采样方法，只不过alpha设为0.7。

模型预训练

首先，模型在一个预先处理好的Wiki数据上进行了预训练，使用的设置包括：

• MLM， 在单语言训练数据

• MLM + TLM，除了单语言训练数据外，还有平行语料来训练TLM。

实验效果

XNLI分类实验

在XNLI数据集上进行了实验，XNLI是十五个语言的文本分类数据集。预训练好的模型在XNLI的英文语料上进行fine-tune，然后在15个语言上进行评测。为了和之前的论文可以比较，还做了两个baseline：

• TRANSLATE-TRAIN: 将XNLI中的英文语料翻译到XNLI上某个的语言，然后在翻译后的语料上进行微调和测试。

• TRANSLATE-TEST: 仍然将模型在英文上进行问题，然后将XNLI的某个语言翻译到英文，然后再测试。

可以看到，MLM + TLM的方式会比MLM要好很多，另外，在翻译后的语言上进行微调还可以达到更好的效果。

无监督机器翻译

用预训练好的模型来初始化翻译模型，可以达到更好的效果。EMB是只用预训练好的embedding来初始化翻译模型的embedding。另外，翻译模型的Encoder-Decoder都可以使用XLM来初始化，这样就有了九种组合设计，即Encoder和Decoder可以分别使用随机初始化，CLM预训练、MLM预训练三种方式初始化。

有监督机器翻译

类似于无监督的实验，Encoder和Decoder都使用MLM预训练的模型来做初始化。

Low-Resource语言模型

XLM还有助于语料较少的语言上的语言模型构建，如下图所示，用Nepali + English + Hindi的语料训练得到的语言模型比Nepali自己得到的要好很多。

总结与思考

从上面的实验可知，XLM可以在三个方面带来提升：

• 跨语言文本分类问题上所使用的sentence-encoder的更好的初始化方法。

• 机器翻译问题的更好的初始化方法

• 低资源语言上构建语言模型的更好的方法。

另外，从实验上看，对于机器翻译问题，模型的初始化是非常重要的一个方面。

参考

• [1]. Lample, Guillaume, and Alexis Conneau. "Cross-lingual language model pretraining." arXiv preprint arXiv:1901.07291 (2019).

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