作者 | 周俊贤
整理 | NewBeeNLP
最近又重新读了Transformer-XL和XLNet的论文和代码，又有很多新的感悟。其中，要想搞懂XLNet的同学一定要首先明白Transofrmer-XL，因为XLNet是基于Transformer-XL进行改进的。
tips：Transformer-XL投稿是被ICLR 2019拒稿的，作者基于Transformer-XL改进提出了XLNet，被NeurIPS 2019接收
Transformer-XL
论文全称及连接：《Transformer-xl: Attentive language models beyond a fixed-length context[1]》
项目地址：
https://github.com/kimiyoung/transformer-xl
Vanilla Transformer语言模型
Transformer结构第一次提出来是用于机器翻译任务，提出后自然有个想法：「Transformer结构能不能用于训练语言模型？」 答案是肯定的。RNN、LSTM等网络结构训练语言模型的最大缺点在于容易梯度消失，难以学习长期依赖，但是Transformer没有合格缺点，因为它没有沿时间线进行横向传播的过程，这样来说，Transformer很适合训练语言模型。
怎么训练？很简单，举个例子，假如现在我们有一句话包含100个token，在预测第一个token的时候，我们把其它的99个token进行attention mask掉，只输入一个开始标记，让模型预测第一个token；在预测第二个token的时候，把剩下的98个token attention mask掉，只让模型看见开始标记和第一个token；在预测第三个token的时候，把剩下的97个token attention mask掉，只让模型看见开始标记和前两个token。。。损失函数为真实token和预测token的交叉熵，这样模型不断学习，不断更新参数，就训练得到一个语言模型了。
想想这样有个什么问题？问题就是真实的文本可没有只包含100个token这么少。举个例子，假设我现在手头有个文章是包含4000个token的，那我就要把这4000个token都作为输入，原理上可以这么做，但实际上，输入的token很多的情况下，中间层attention的计算资源会爆炸。
Vanilla Transformer的做法是「切片」，如把4000个token切成8段，每段包含500个token，再对每段进行独立的训练，也即在第二段训练的时候，是看不到第一段的信息的，这样导致的问题就是「上下文碎片问题（context fragmentation problem）」，由于切片长度限制，模型并不能学习到足够常的依赖信息，这样会大大损害学习出来的语言模型的性能。
在评估时，为了能利用训练时的最长上下文信息，是每个时间步向右移动一个token，导致的结构是评估耗费的计算资源很大。
改进点
「改进点一：循环机制」
在计算每个segment的时候，通过缓存上一个segment的信息，把前面segment的信息也考虑进正向传播过程中（上一个segment的信息虽然参与正向传播，但上一个segment是不会参与反向传播的）。具体的看，下面的式子，
这里的 指的是Transformer第n-1层的第 个segmetn的Encoder的输出，把它与Transformer第n层的第 的encoder的输出沿着时间轴拼接在一起，SG表示stop-gradient，即前一个segmetn的信息只参与正向传播，并不会用到反向传。另外，在计算查询矩阵q时，只会用当前segmetn来计算得到；只有在计算键值向量时，才会用到拼接的segmetn向量。
这样的做法，能大大缓解上下文碎片的问题，举个例子，假设Transformer的encoder一共有4层，每个segment为500个token。根据循环机制的原理，第4层的第 个segmetn的输出不仅考虑了第三层encoder的第 个encoder的输出，也考虑了第 个encdoer的输出，而第 个encdoer的输出，不仅考虑了第二层encoder的第 个encdoer的输出，也考虑了第 个encdoer的输出，也即，上下文的最大依赖长度是线性增加的，如O（N*L），如这里所说的例子，虽然，一个segmetn是500个token，但其实在最后输出时，足足考虑了4 * 500 = 2000个token这么多！上下文碎片的问题也就自然得到了大大的缓解了。
另外，在评估时，由于采用了循环机制，我们就不必每次只向右移动一步了，而且可以采用同训练时候差不多的片段机制，从而大大提高了评估效率。
「改进点二：相对位置编码」
上面所说的循环机制还有个问题待解决，就是位置编码，我们知道，原生的Transformer使用的是绝对位置编码，但绝对位置编码跟循环机制结合会导致一个问题，举个例子，我们在计算第 的输出时，不仅考虑了第 个片段的输入，还考虑了第 个片段的输入，假设我们采用绝对位置编码，那么 个片段和 个片段的第1个token的位置编码是一样的，但这是明显的不合理的。因此，作者提出了一种相对位置编码的思想。
具体的，原生的绝对位置编码在计算attention时，如下式所示，
采用相对位置编码，
将绝对位置embedding 用相对位置 代替，注意，这里的 是用原生Transformer的三角函数编码模式，是不需要学习的；
用 去代替 ，理由是由于相对编码的思想，无论query在哪个位置，他们对于自身的位置编码信息应该都是一样的，同理，用 去代替 ；
分解成 和 ，分别表示基于内容的健向量和基于位置的健向量。
通常这样的变换，上面的每一项都有其相应的意义
(a)项为基于内容的寻址；
(b)项为基于内容的位置偏置；
(c)项为全局的内容偏置；
(d)为全局的位置偏置。
把循环机制和相对位置编码的信息合并后，Transformer-XL的最终形态
Transformer-XL不足及与BERT的对比
Transformer-XL这篇论文为什么没有被ICLR接受，我认为主要是因为并没有与当前一些基于Transformer的模型，如BERT等对比，并没有在具体的NLP任务如分类、QA等应用进行实践。论文里只是简单提了Transformer-XL在文本生成（由于Transformer-XL是语言模型，所以用于文本生成很自然）、无监督特征学习等都有前景，并没有给出在某些具体的GLUE等的表现，所以略显单薄。
不少人都说Transformer-XL能有效解决BERT的长度限制问题，确实，Transformer-XL是不限制文本长度的，它的预训练模式是语言模型的训练目标，通过循环机制和相对编码，可以接受无限长的输入文本。应用到下游任务也很简单，如文本分类可以用最后一个token的输出再接一些前连接层来做分类，序列标注任务也可以用每个token的输出再接一些网络。
为什么BERT是有长度限制？因为在预训练的时候，就把输入长度限制在512，BERT会把1~512位置映射到一个position embedding，没有512以上的position embedding。我们当然也可以重头预训练一个最大长度为1000的BERT，但会很耗资源。
Transformer-XL输入是没有position embedding的，相对位置信息是加在每个层encoder的attention计算中。除此之外，Transformer-XL预训练是只利用了单项信息，BERT是利用了双向的上下文编码，所以可以期待对于短文本，Transformer-XL是打不过BERT的，长文本的话还有一点可能。
XLNet
论文全称及连接：《XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding[2]》
项目地址：https://github.com/huggingface/transformers/blob/master/src/transformers/models/xlnet/modeling_xlnet.py
XLNet的源码我没有看作者发的tensorflow版本，而是看的huggingface的pytorch版本。
AR & AE
「自回归语言模型（Autoregressive LM）」
如Transformer-XL，GPT等等，任务为根据上文内容预测下一个单词，预训练任务为单项的语言模型任务
优点：可以完成生成类的NLP任务
缺点：只能利用单向信息
「自编码语言模型（Autoencoder LM）」
如BERT，根据上下文单词来预测被【MASK】掉的单词（噪声）；
优点：能利用到双向信息；
缺点：预训练阶段和Fine-tuning阶段不一样，预训练时输入有【MASK】，但在应用到具体下游任务时，输入是没有【MASK】的。
Permutation Language Modeling
XLNET的终极目的就是结合自回归语言模型和自编码语言模型的优点，提出了排列语言模型。具体的，看下图
假设我们现在要预测第3个token。正常的语言模型的序列是1 -> 2 -> 3 -> 4，我们对其做「排列组合」，排列方式应该有4！=24种，上图举例了其中的4种，如第一种3 -> 2 -> 4 -> 1，这样排列的话，3是看不到2和4和1的，只能看到上一个segment的输入（这里可以先不不用理，下面会说，XLNet利用了Transformer-XL的思想，所以会有上一个segment作为mem的概念），通过排列，在预测token3的时候，总会有一些排列能考虑到1、2、4，穷举排列，一起训练，这样的话，模型能将3上下文的信息都能学到。
注意的是，实际在预训练时，并非真的排列，如2 -> 4 -> 3 -> 1，并不是排成这个序列，而是利用attention mask的思想来近似作用这种排列，就是把token1 mask掉，因为按照这个排列，token3应该是看不到token1的，利用这种attention mask的思想来近似实现排列。
双流自注意力
根据上面的思想，又引出了一个问题，举个例子I love New York这四个token，现在有两个序列1-> 2 -> 3 ->4和1-> 2 -> 4 ->3，现在假设已经知道前面两个token是I love，要预测下一个token，很明显，在两个序列中，下一个token为New的概率都是一样的，这是非常不合理的，因为下一个token的位置是不一样的，并没有把位置信息考虑进去。因此，作者提出了一种双流自注意力。
当token用于预测后面的字符，这时候，它应该能看到自己的内容信息和位置信息；
当token用于预测自己到底是哪个字符，这时候，它应该只能看到自己的位置信息。
借此，提出两种自注意流
The content representaion ；
The query representaion 。
加入位置作为预测信息后，预测下一个token的概率变成
初始化第一层 ，其中 为一个可训练的向量， 为相应的词嵌入。两种Attention在接下来每层的构造
在fine tuning应用于下游任务时，把 挪走，只保留 。
与Transformer-XL的结合
这里就是把Transformer-XL的循环机制和相对位置编码引进XLNet中，值得注意的是，Permutation只争对当前的segment，上一个segment的排序是原文本的顺序排列。
多个Segments的输入
像BERT之类的模型，输入是可以是一对文本，这样的预训练方式可以适应输入为不止一个句子的下游任务。XLNet采用了一个相对Segment编码的方式来解决输入多个句子的问题。分别用两个segment编码 和 ，其中 和 是每层endoer可以学习的参数，把他们也加进去attention的计算中，，这里 为查询向量， 为可学习的编制，当两个token不是来源于同一句时，=，当来自同一句时，。
想想这样做的好处？好处就是XLNet不再限制输入的为一对句子对，而是可以超过两个以上句子作为输入，因为XLNet不像BERT一样，输入时的segment embedding只能为0或1再映射到一个向量加入到input中，XLNet不是在输入层映射到0和1，而是在每一层encoder通过引入segmetn编码，来处理多个句子输入的问题。
实验结果
值得注意的是，XLNet相对于BERT使用了更多的训练预料，由于是晚于BERT出来的模型，自然效果是比BERT要好的，与BERT 的比较
与RoBERTa的比较
本文参考资料
[1]
Transformer-xl: Attentive language models beyond a fixed-length context: https://arxiv.org/abs/1901.02860
[2]
XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding: https://arxiv.org/abs/1901.02860
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