谷歌新模型突破bert局限:nlp版「芝麻街」新成员big bird长这样-pg电子平台

大家好!今天让小编来大家介绍下关于谷歌新模型突破bert局限:nlp版「芝麻街」新成员big bird长这样的问题,以下是酷知号的小编对此问题的归纳整理,让我们一起来看看吧。

  萧箫  发自  凹非寺

  量子位  报道  公众号 qbitai

  最新消息,谷歌推出了 nlp 系列「芝麻街」的新成员 big bird。

  这个在外界眼中看起来有点可爱的动漫小鸟,摇身一变,解决了 bert 模型中的全注意力机制带来的序列长度二次依赖限制,可以兼顾更长的上下文。

  △ 「芝麻街」中的 big bird

  众所周知,谷歌开发的 bert,曾经被称为「地表最强」nlp 模型。

  而 bert,则与美国知名动画片「芝麻街」(sesame street)里的虚拟人物同名。

  此前,谷歌的「芝麻街」系列已经有 5 个成员(论文链接见传送门),现在 big bird 的到来,意味着谷歌在 nlp 的研究上更进一步。

  △ 少了一位 elmo

  来看看 big bird 实现了什么。

  突破全注意力机制的局限

  在 nlp 模块表现最好的几种深度学习模型,例如 bert,都是基于transformer作为特征抽取器的模型,但这种模型有它的局限性,核心之一就是全注意力机制

  这种机制会带来序列长度二次依赖限制,主要表现在存储方面。

  为了解决这个问题,团队提出了一种名为 big bird 的稀疏注意力机制。

  作为更长序列上的 transformers,big bird 采用稀疏注意力机制,将二次依赖降至线性。

  下面这张图片,展示了 big bird 所用的注意力机制模块构建。

  其中,白色的部分代表着注意力的空缺。

  图(a)表示r=2 的随机注意力机制,图(b)表示w=3 的局部注意力机制,图(c)表示g=2 的全局注意力机制,图(d)则是前三者融合起来的 big bird 模型。

  之所以提出这样的模型,是因为团队希望能在将二次依赖降至线性的同时,big bird 的模型还能最大程度上接近并保持 bert 模型的各项指标。

  从下图来看,无论是单一采用随机注意力机制、局部注意力机制,还是二者结合的方式,都没有将三者进行结合的效果好。

  也就是说,随机 局部 全局的注意力机制融合,最大程度上接近了 bert-base 的各项指标。

  不仅如此,这种稀疏注意力机制的一部分,还包括了采用o1) 的全局词例(global token),例如 cls。

  这部分使得长程注意力开销从on√n)降至on)。

  nlp 问答和摘要任务中超越了 sota

  模型采用 books、cc-news、stories 和 几种数据集对四类模型进行了训练,根据留出法评估,bigbird-etc 的损失达到了最低。

  从结果来看,big bird 在问答任务中展示出的精度非常不错。

  下图是 big bird 与 roberta 和 longformer 对比所展现出来的精度效果,可以看见,在各项数据及上,bigbird 的两个模型都展现出了更高的精度。

  而在对模型进行微调后,可以看见,bigbird-etc 在 hotpotqa 的 sup、naturalq 的 la、triviaqa 的 verified 和 wikihop 上均超越了 sota。

  与此同时,big bird 在 nlp 的摘要任务中表现也比较亮眼。

  摘要,顾名思义是从一段长文字中提炼出这段话的核心思想和意义。下面是从三个长文章数据集 arxiv、pubmed 和 bigpatent 中测试的效果。

  从图中来看,与其他非常先进的 nlp 模型相比,bigbird 极大地提高了摘要任务的各项精度,性能表现非常优异。

  不仅如此,big bird 被证明是图灵完备的,这也就意味着,一切可以计算的问题,big bird 都能计算,理论上,它能够用来解决任何算法。

  此外,big bird 在基因组数据处理方面也极具潜力。

  但虽然如此,也有网友认为,这样的模型与 longformer 在概念上并无本质区别,不能算是一个大突破。

  你怎么看?

  作者介绍

  论文的两位共同一作是 manzil zaheer 和 guru guruganesh,均来自谷歌。

  △ manzil zaheer

  manzil zaheer,cmu 机器学习博士,3 篇论文曾经发表于 nips 上,除此之外,在 acl 和 emnlp 等顶会上也发表过相应文章。

  △ guru guruganesh

  guru guruganesh,cmu 机器学习博士,主要在近似算法、拉姆齐定理、半正定规划等方向有所研究。

  传送门

  「芝麻街」系列论文列表:

  • elmo:https://arxiv.org/abs/1802.05365
  • bert:https://arxiv.org/abs/1810.04805
  • ernie:https://arxiv.org/abs/1904.09223
  • grover:https://arxiv.org/abs/1905.12616
  • kermit:https://arxiv.org/abs/1906.01604
  • big bird:https://arxiv.org/abs/2007.14062

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以上就是小编对于谷歌新模型突破bert局限:nlp版「芝麻街」新成员big bird长这样问题和相关问题的解答了,谷歌新模型突破bert局限:nlp版「芝麻街」新成员big bird长这样的问题希望对你有用!

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