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还记得去年写下《ELECTRA: 超越BERT, 19年最佳NLP预训练模型》时兴奋的心情，在我等到都快复工的时候，终于看到了它的身影和源码[1]：
才第五吗？没事，期望越大，失望越大
谷歌在github放出的预训练模型效果是这样的：
燃！鹅！在论文中声称的效果却是这样的
Github repo中官方的解释是精调的震荡比较大，他们测试了很多随机种子后取了中位数。
那么问题来了，为什么论文中没有取中位数呢(*￣m￣)？
虽然ELECTRA的思想仍是很惊艳的，但这样的结果不免让我们对原论文的数据产生质疑。
不过，有了word2vec和transformer的大家都懂的前车之鉴，我们这一次也理解为瑕不掩瑜了(*￣m￣)
回顾目前单模型的进展（只参考原论文数据）：
如果按照github中给出的85.2，ELECTRA跟RoBERTa还是有很大差距的。那今天我们就来分析一下ELECTRA的优点和缺陷，如果对文中的观点有质疑，请在评论区一起讨论～
PS：不了解这个模型的同学可以先看第二章ELECTRA简介～
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ELECTRA优缺点
通过自己的思考和知乎大佬们的提点[2]，ELECTRA主要有如下优点：
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任务难度的提升（知乎@香侬科技）
原始的MLM任务是随机进行mask，样本预测难度是不一样的，比如“夕小瑶的卖[MASK]屋”和“夕[MASK]瑶的卖萌屋”中，卖萌是比较常见的词语，而夕小瑶则是命名实体，没见过的话更难预测出来。生成器相当于对输入进行了筛选，使判别器的任务更难，从而学习到更好的表示
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效率的提升（知乎@徐啸）
运算上，判别器进行2分类而不是V分类，复杂度降低。参数利用上，判别器不需要对完整的数据分布进行建模，作者在实验中也发现越小的模型提升越明显，可见参数被更完整地训练了
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Token自身信息的利用（知乎@Towser）
做MLM的任务时，都是mask掉token自身，利用上下文对自己进行预测。而ELECTRA是同时利用自身和上下文预测，和NLU任务的Finetune阶段也比较一致
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收敛速度
从论文中的分析实验来看：
（1）ELECTRA 15%：让判别器只计算15% token上的损失
（2）Replace MLM：两个生成器。一个生成器替换被mask的token，另一个生成器用替换后的输入继续进行15%的MLM训练。这样可以消除这种pretrain-finetune之间的diff
（3）All-Tokens MLM：同Replace MLM，只不过BERT的目标函数变为预测所有的token，为了防止信息泄露加入了copy机制，以D的概率直接拷贝输入，以1-D的概率预测新token，相当于ELECTRA和BERT的结合
可以发现，对效果提升最重要的其实是all-tokens的loss计算，这种方式相比只计算15%的token，大大增加了模型收敛速度。
虽然ELECTRA有很多优点，但个人认为它还有以下缺陷：
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显存占用增多
之前都是训一个BERT，现在相当于两个，即使共享参数去训练，由于Adam等优化器的关系，需要保存的中间结果数量也是翻倍的。
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多任务学习超参数调整
ELECTRA的loss由生成器和判别器分别构成，原文中给判别器loss的权重是50，因为二分类的loss会比V分类低很多。但这个数值太过绝对，最好是变成可学习的参数动态调整。
ELECTRA简介
模型结构
ELECTRA的全称是Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately，以1/4的算力就达到了RoBERTa的效果。模型结构如下：
Generator和Discriminator可以看作两个BERT，生成器的任务是MLM，判别器的任务是Replaced Token Detection，判断哪个字被替换过。
但上述结构有个问题，输入句子经过生成器，输出改写过的句子，因为句子的字词是离散的，所以梯度在这里就断了，判别器的梯度无法传给生成器，于是生成器的训练目标还是MLM（作者在后文也验证了这种方法更好），判别器的目标是序列标注（判断每个token是真是假），两者同时训练，但判别器的梯度不会传给生成器，目标函数如下：
因为判别器的任务相对来说容易些，RTD loss相对MLM loss会很小，因此加上一个系数，作者训练时使用了50。
另外要注意的一点是，在优化判别器时计算了所有token上的loss，而以往计算BERT的MLM loss时会忽略没被mask的token。作者在后来的实验中也验证了在所有token上进行loss计算会提升效率和效果。
事实上，ELECTRA使用的Generator-Discriminator架构与GAN还是有不少差别，作者列出了如下几点：
实验及结论
创新总是不易的，有了上述思想之后，可以看到作者进行了大量的实验，来验证模型结构、参数、训练方式的效果。
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Weight Sharing
生成器和判别器的权重共享是否可以提升效果呢？作者设置了相同大小的生成器和判别器，在不共享权重下的效果是83.6，只共享token embedding层的效果是84.3，共享所有权重的效果是84.4。作者认为生成器对embedding有更好的学习能力，因为在计算MLM时，softmax是建立在所有vocab上的，之后反向传播时会更新所有embedding，而判别器只会更新输入的token embedding。最后作者只使用了embedding sharing。
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Smaller Generators
从权重共享的实验中看到，生成器和判别器只需要共享embedding的权重就足矣了，那这样的话是否可以缩小生成器的尺寸进行训练效率提升呢？作者在保持原有hidden size的设置下减少了层数，得到了下图所示的关系图：
可以看到，生成器的大小在判别器的1/4到1/2之间效果是最好的。作者认为原因是过强的生成器会增大判别器的难度（判别器：小一点吧，我太难了）。
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Training Algorithms
实际上除了MLM loss，作者也尝试了另外两种训练策略：
(1) Adversarial Contrastive Estimation：ELECTRA因为上述一些问题无法使用GAN，但也可以以一种对抗学习的思想来训练。作者将生成器的目标函数由最小化MLM loss换成了最大化判别器在被替换token上的RTD loss。但还有一个问题，就是新的生成器loss无法用梯度下降更新生成器，于是作者用强化学习Policy Gradient的思想，将被替换token的交叉熵作为生成器的reward，然后进行梯度下降。强化方法优化下来生成器在MLM任务上可以达到54%的准确率，而之前MLE优化下可以达到65%。
(2) Two-stage training：即先训练生成器，然后freeze掉，用生成器的权重初始化判别器，再接着训练相同步数的判别器。
对比三种训练策略，得到下图：
可见“隔离式”的训练策略效果还是最好的，而两段式的训练虽然弱一些，作者猜测是生成器太强了导致判别任务难度增大，但最终效果也比BERT本身要强，进一步证明了判别式预训练的效果。
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Small model? Big model？
模型的效果可以参考文首的图片，ELECTRA-Small仅用14M参数量，以前13%的体积，就接近了BERT-Base的效果。ELECTRA-Base更是超越了BERT-Large。由于时间和精力问题，作者们没有把ELECTRA训练更久（应该会有提升），也没有使用各种榜单Trick，所以真正的GLUE test上表现一般。
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