本文为李弘毅老师【BERT and its family - Introduction and Fine-tune】的课程笔记，课程视频youtube地址，点这里👈(需翻墙)。

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文章索引：

上篇 - 7-1 Overview of NLP Tasks

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总目录

1 What is pre-train model

我们这里所说的pre-train model就是输入一串tokens，能够输出一串vectors，且每个vector可以表示对应的token的语义的模型，这些vectors也被称作为embeddings。

以前常用的模型有耳熟能详的word2vec，Glove等等。但是英文的单词太多了，这个时候来一个新单词的话整个embedding的模型就要重新train了，为了解决整个问题，就有了fasttext。fasttext是针对英文的，针对中文的则是输入图片，让模型通过图片中文字的偏旁部首去预测出训练时没见过的文字的embedding。这种训练embedding的方式，根据语言的不同会有不同的方法。

不过，这里还有一个问题，就是按照上述的方法，如果输入的token是一样的，那么每次出来的vector也不然hi一样的。但实际情况下并非如此。比如下图中"养只狗"的“狗”和“单身狗”的“狗”显然是不同的意思。

于是，我们就希望模型可以在输出某个token的embedding的时候，去考虑上下文的信息，这个叫做contextualized word embedding 。这样的模型基本就是基于LSTM或者self-attention layer去搭建的一个seq2seq的模型（如Bert，Megatron，Turing NLG等），可以理解为之前的文章中讲过的encoder，至于训练的方法，这里暂时先不讲。也有用tree-based model去做的，但是因为效果没有那么强，所以不太流行。

为了让模型的效果变好，所使用的模型也就越来越大，参数已经大到只有那些大公司才可以使用了。

当然，穷人也有穷人的办法，我们可以再不过多地损失模型精度的情况下，把模型变小一点，这里有很多模型压缩方面的技术，这里不细讲了。

2 How to fine-tune

那么，我们如何把这个pre-train model应用到各式各样的NLP任务当中去呢？上篇中我们已经讨论过了，NLP的任务可以按输入和输出分别分类，如下图所示。那么接下来就来讲一下，如何去应对每一类。

2.1 Input

(1) One sentence

对于输入只有一个句子的，那就直接输入就可以了，因为pre-train model也是一个句子的输入。

（2）multiple sentences
对于输入有多个句子的，我们需要有一个叫做"[SEP]"的分隔符来把两个句子拼成一个句子，然后再输入就可以了。

2.2 Output

（1）One class
输出只有一个分类的时候，可以有两种做法，一种做法是，在输入的开头加一个叫做"[CLS]“的toekn，然后在这个”[CLS]“对应的输出的embedding后面加一个head，也就是比较浅的神经网络，可以是一层全连接，然后输出想要的类别数量；另一个做法是，把所有token的输入都输入到一个head当中去，然后输出想要的类别数量。

（2）Class for each token
当每个token都要做分类时，那在模型的后面加一个seq2seq的head的就可以了。

（2）Copy from input
当我们的任务是Extraction-based QA时，该怎么办呢？因为输入有question和document两个，所以我们需要加入一个”[SEP]"分隔符，然后输出是找出document中的哪个token为答案的start，哪个token为答案的end。这个时候，就要两个额外的向量去分别和document中每个token的输出做dot product，然后和start向量最相关的token就是start token，和end向量最相关的token就是end token。

（4）General Sequence
当我们希望模型的输出也是一个sequence的时候，我们可以把pre-train model的输出作为输入，在后面接一个decoder，让这个decoder去完成输出sequence的步骤。这样的一个坏处就是decoder会是一个比较大的模型，而我们是希望没有pre-train过的参数是越少越好的。

另一种做法是把pre-train的模型当作decoder去做。这就需要我们在input的后面加一个类似于"[SEP]“的特殊符号，然后把这个符号的输出丢到一个我们自定义的head当中去，输出一个token，然后把这个token当作输入，反复下去，直到输出”"

2.3 Fine-tune

在训练的时候，我们可以把pre-trained model的weights都固定住，然后只去训练最后自定义加上去的head。

我们也可以直接训练整个模型，虽然整个模型很大，但大部分的weights是预训练过的，所以训练起来不会坏掉。实际经验也是这种方法要优于上面的方法。

如果我们要用第二种方法的话，不同的task我们就需要train一个不同的模型，而这样的模型往往非常大，这就很浪费资源（计算资源，存储资源），所以就有了Adaptor。Adaptor是我们在pretrained-model里去加一些layer，然后训练的时候就训练这些layer和最后的head。这样pretrained model还是不动的。

比如下图就是一种插入Adaptor的方式。实验证明，Adaptor可以让模型调很少的参数，却达到fine-tune整个模型的效果。当然，这个Adaptor如何加，还是一个值得深究的地方。

2.4 Weighted Features

由于pre-trained model往往很大，不同层得到的feature代表的意义也不同，所以也可以把各层的feature抽出来加权后输入head中去，加权的weights可以是模型自己去学的。

3 Why fine-tune

那我们为什么要用fine-tune这样的方法呢？一方面是因为trainning loss可以更快收敛，下图是对比了随机初始化训练和预训练后训练的training loss随着epoch的变化过程，虚线为随机初始化，实线为预训练的。很明显，预训练的模型效果更好。

另一方面是因为fine-tune得到的模型有更好的泛化能力。下图就是讲模型变成二维下可视化的结果。可见右边预训练的模型找到的极小值点的区域更加平缓，也就意味着泛化能力更好。