第二课：BERT

时间：2024-01-24 22:49:17

文章目录

  • 第二课：BERT
    • 1、学习总结：
      • 为什么要学习BERT？
      • 预训练模型的发展历程
      • BERT结构
        • BERT 输入
        • BERT Embedding
        • BERT 模型构建
        • BERT self-attention 层
        • BERT self-attention 输出层
        • BERT feed-forward 层
        • BERT 最后的Add&Norm
        • BERT Encoder
        • BERT 输出
        • BERT Pooler
      • BERT 预训练
        • Masked LM
        • NSP
        • BERT预训练代码整合
      • 课程ppt及代码地址
    • 2、学习心得：
    • 3、经验分享：
    • 4、课程反馈：
    • 5、使用MindSpore昇思的体验和反馈：
    • 6、未来展望：

第二课：BERT

1、学习总结：

为什么要学习BERT？

虽然目前decoder only的模型是业界主流，但是encoder 的模型bert规模较小，更适合新手作为第一个上手的大模型，这样后面学习其他的大模型就不会感觉到过于困难。

  • Decoder only模型当道： GPT3、Bloom、LLAMA、GLM

  • Transformer Encoder结构在生成式任务上的缺陷

  • BERT模型规模小

  • Pretrain-Fintune范式的落寞

  • 2022年以前，学术界还是在倒腾BERT

  • Finetune更容易针对单领域任务训练

    • BERT是首个大规模并行预训练的模型，也是当前的performance baseline

    • 由BERT入手学大模型训练、微调、Prompt最简单

预训练模型的发展历程

语言模型的演变经历了以下几个阶段：

image-20240120180908494

  1. word2vec/Glove将离散的文本数据转换为固定长度的静态词向量，后根据下游任务训练不同的语言模型；

  2. ELMo预训练模型将文本数据结合上下文信息，转换为动态词向量，后根据下游任务训练不同的语言模型；

  3. BERT同样将文本数据转换为动态词向量，能够更好地捕捉句子级别的信息与语境信息，后续只需finetune最后的输出层即可适配下游任务；

  4. GPT等预训练语言模型主要用于文本生成类任务，需要通过prompt方法来应用于下游任务，指导模型生成特定的输出。

BERT结构

BERT模型本质上是结合了ELMo模型与GPT模型的优势。

  • 相比于ELMo，BERT仅需改动最后的输出层，而非模型架构，便可以在下游任务中达到很好的效果；
  • 相比于GPT，BERT在处理词元表示时考虑到了双向上下文的信息；

BERT通过两种无监督任务（Masked Language Modelling 和 Next Sentence Prediction）进行预训练，其次，在下游任务中对预训练Transformer编码器的所有参数进行微调，额外的输出层将从头开始训练。

Reference: The Illustrated BERT, ELMo, and co. (How NLP Cracked Transfer Learning)

BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers）是由Transformer的Encoder层堆叠而成，BERT的模型大小有如下两种：

  • BERT BASE：与Transformer参数量齐平，用于比较模型效果（110M parameters）
  • BERT LARGE：在BERT BASE基础上扩大参数量，达到了当时各任务最好的结果（340M parameters）
model blocks hidden size attention heads
Transformer 6 512 8
BERT BASE 12 768 12
BERT LARGE 24 1024 16

Reference: BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

接受输入序列后，BERT会输出每个位置对应的向量（长度等于hidden size），在后续下游任务中，我们会选取与任务相关的位置的向量，输入到最终输出层中得到结果。

如在诈骗邮件分类任务中，我们会将表示句子级别信息的[CLS] token所对应的vector，放入classfier中，得到对spam/not spam分类的预测。

BERT 输入
  • 针对句子对相关任务，将两个句子合并为一个句子对输入到Encoder中，[CLS] + 第一个句子 + [SEP] + 第二个句子 + [SEP];
  • 针对单个文本相关任务，[CLS] + 句子 +
    [SEP]。

在诈骗邮件分类中，输入为单个句子，在拆分为tokens后，在序列首尾分别添加[CLS]与[SEP]即可。

# install mindnlp
!pip install git+https://openi.pcl.ac.cn/lvyufeng/mindnlp

from mindnlp.transforms.tokenizers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
sequence = 'help prince mayuko transfer huge inheritance'
model_inputs = tokenizer(sequence)
print(model_inputs)
tokens = []
for index in model_inputs:
    tokens.append(tokenizer.id_to_token(index))
print(tokens)
BERT Embedding

输入到BERT模型的信息由三部分内容组成：

  • 表示内容的token ids
  • 表示位置的position ids
  • 用于区分不同句子的token type ids

三种信息分别进入Embedding层，得到token embeddings、position embeddings与segment embeddings；与Transformer不同，以上三种均为可学习的信息。

image-20240120181709385

图片来源：Devlin, J.; Chang, M. W.; Lee, K.; Toutanova, K. BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805, 2018.

import mindspore
from mindspore import nn
import mindspore.common.dtype as mstype
from mindspore.common.initializer import initializer, TruncatedNormal

class BertEmbeddings(nn.Cell):
    """
    Embeddings for BERT, include word, position and token_type
    """
    def __init__(self, config):
        super().__init__()
        self.word_embeddings = nn.Embedding(config.vocab_size, config.hidden_size, embedding_table=TruncatedNormal(config.initializer_range))
        self.position_embeddings = nn.Embedding(config.max_position_embeddings, config.hidden_size, embedding_table=TruncatedNormal(config.initializer_range))
        self.token_type_embeddings = nn.Embedding(config.type_vocab_size, config.hidden_size, embedding_table=TruncatedNormal(config.initializer_range))
        self.layer_norm = nn.LayerNorm((config.hidden_size,), epsilon=config.layer_norm_eps)
        self.dropout = nn.Dropout(1 - config.hidden_dropout_prob)

    def construct(self, input_ids, token_type_ids=None, position_ids=None):
        seq_len = input_ids.shape[1]
        if position_ids is None:
            position_ids = mnp.arange(seq_len)
            position_ids = position_ids.expand_dims(0).expand_as(input_ids)
        if token_type_ids is None:
            token_type_ids = ops.zeros_like(input_ids)
        
        words_embeddings = self.word_embeddings(input_ids)
        position_embeddings = self.position_embeddings(position_ids)
        token_type_embeddings = self.token_type_embeddings(token_type_ids)
        embeddings = words_embeddings + position_embeddings + token_type_embeddings
        embeddings = self.layer_norm(embeddings)
        embeddings = self.dropout(embeddings)
        return embeddings
BERT 模型构建

BERT模型的构建与上一节课程的Transformer Encoder构建类似。

分别构建multi-head attention层，feed-forward network，并在中间用add&norm连接，最后通过线性层与softmax层进行输出。

BERT self-attention 层

class BertSelfAttention(nn.Cell):
    """
    Self attention layer for BERT.
    """
    def __init__(self,  config):
        super().__init__()
        if config.hidden_size % config.num_attention_heads != 0:
            raise ValueError(
                f"The hidden size {config.hidden_size} is not a multiple of the number of attention "
                f"heads {config.num_attention_heads}"
            )
        self.output_attentions = config.output_attentions

        self.num_attention_heads = config.num_attention_heads
        self.attention_head_size = int(config.hidden_size / config.num_attention_heads)
        self.all_head_size = self.num_attention_heads * self.attention_head_size

        self.query = nn.Dense(config.hidden_size, self.all_head_size, \
            weight_init=TruncatedNormal(config.initializer_range))
        self.key = nn.Dense(config.hidden_size, self.all_head_size, \
            weight_init=TruncatedNormal(config.initializer_range))
        self.value = nn.Dense(config.hidden_size, self.all_head_size, \
            weight_init=TruncatedNormal(config.initializer_range))

        self.dropout = Dropout(config.attention_probs_dropout_prob)
        self.softmax = nn.Softmax(-1)
        self.matmul = Matmul()

    def transpose_for_scores(self, input_x):
        """
        transpose for scores
        [batch_size, seq_len, num_heads, head_size] to [batch_size, num_heads, seq_len, head_size]
        """
        new_x_shape = input_x.shape[:-1] + (self.num_attention_heads, self.attention_head_size)
        input_x = input_x.view(*new_x_shape)
        return input_x.transpose(0, 2, 1, 3)

    def construct(self, hidden_states, attention_mask=None, head_mask=None):
        mixed_query_layer = self.query(hidden_states)
        mixed_key_layer = self.key(hidden_states)
        mixed_value_layer = self.value(hidden_states)
        query_layer = self.transpose_for_scores(mixed_query_layer)
        key_layer = self.transpose_for_scores(mixed_key_layer)
        value_layer = self.transpose_for_scores(mixed_value_layer)

        attention_scores = self.matmul(query_layer, key_layer.swapaxes(-1, -2))
        attention_scores = attention_scores / ops.sqrt(Tensor(self.attention_head_size, mstype.float32))
        if attention_mask is not None:
            attention_scores = attention_scores + attention_mask

        attention_probs = self.softmax(attention_scores)

        attention_probs = self.dropout(attention_probs)

        if head_mask is not None:
            attention_probs = attention_probs * head_mask

        context_layer = self.matmul(attention_probs, value_layer)
        context_layer = context_layer.transpose(0, 2, 1, 3)
        new_context_layer_shape = context_layer.shape[:-2] + (self.all_head_size,)
        context_layer = context_layer.view(*new_context_layer_shape)

        outputs = (context_layer, attention_probs) if self.output_attentions else (context_layer,)
        return outputs
BERT self-attention 输出层
  • BERTSelfOutput：residual connection + layer normalization
  • BERTAttention: self-attention + add&norm

class BertSelfOutput(nn.Cell):
    r"""
    Bert Self Output
    self-attention output + residual connection + layer norm
    """
    def __init__(self, config):
        super().__init__()
        self.dense = nn.Dense(config.hidden_size, config.hidden_size, \
            weight_init=TruncatedNormal(config.initializer_range))
        self.layer_norm = nn.LayerNorm((config.hidden_size,), epsilon=1e-12)
        self.dropout = Dropout(config.hidden_dropout_prob)

    def construct(self, hidden_states, input_tensor):
        hidden_states = self.dense(hidden_states)
        hidden_states = self.dropout(hidden_states)
        hidden_states = self.layer_norm(hidden_states + input_tensor)
        return hidden_states
BERT feed-forward 层
class BertIntermediate(nn.Cell):
    r"""
    Bert Intermediate
    """
    def __init__(self, config):
        super().__init__()
        self.dense = nn.Dense(config.hidden_size, config.intermediate_size, \
            weight_init=TruncatedNormal(config.initializer_range))
        self.intermediate_act_fn = ACT2FN[config.hidden_act]

    def construct(self, hidden_states):
        hidden_states = self.dense(hidden_states)
        hidden_states = self.intermediate_act_fn(hidden_states)
        return hidden_states
BERT 最后的Add&Norm
class BertOutput(nn.Cell):
    r"""
    Bert Output
    """
    def __init__(self, config):
        super().__init__()
        self.dense = nn.Dense(config.intermediate_size, config.hidden_size, \
            weight_init=TruncatedNormal(config.initializer_range))
        self.layer_norm = nn.LayerNorm((config.hidden_size,), epsilon=1e-12)
        self.dropout = Dropout(config.hidden_dropout_prob)

    def construct(self, hidden_states, input_tensor):
        hidden_states = self.dense(hidden_states)
        hidden_states = self.dropout(hidden_states)
        hidden_states = self. layer_norm(hidden_states + input_tensor)
        return hidden_states
BERT Encoder
  • BertLayer：Encoder Layer，集合了self-attention, feed-forward并通过add&norm连接
  • BertEnocoder：通过Encoder Layer堆叠起来的Encoder结构

class BertLayer(nn.Cell):
    r"""
    Bert Layer
    """
    def __init__(self, config):
        super().__init__()
        self.attention = BertAttention(config)
        self.intermediate = BertIntermediate(config)
        self.output = BertOutput(config)

    def construct(self, hidden_states, attention_mask=None, head_mask=None):
        attention_outputs = self.attention(hidden_states, attention_mask, head_mask)
        attention_output = attention_outputs[0]
        intermediate_output = self.intermediate(attention_output)
        layer_output = self.output(intermediate_output, attention_output)
        outputs = (layer_output,) + attention_outputs[1:]
        return outputs


class BertEncoder(nn.Cell):
    r"""
    Bert Encoder
    """
    def __init__(self, config):
        super().__init__()
        self.output_attentions = config.output_attentions
        self.output_hidden_states = config.output_hidden_states
        self.layer = nn.CellList([BertLayer(config) for _ in range(config.num_hidden_layers)])

    def construct(self, hidden_states, attention_mask=None, head_mask=None):
        all_hidden_states = ()
        all_attentions = ()
        for i, layer_module in enumerate(self.layer):
            if self.output_hidden_states:
                all_hidden_states += (hidden_states,)

            layer_outputs = layer_module(hidden_states, attention_mask, head_mask[i])
            hidden_states = layer_outputs[0]

            if self.output_attentions:
                all_attentions += (layer_outputs[1],)

        if self.output_hidden_states:
            all_hidden_states += (hidden_states,)

        outputs = (hidden_states,)
        if self.output_hidden_states:
            outputs += (all_hidden_states,)
        if self.output_attentions:
            outputs += (all_attentions,)
        return outputs
BERT 输出

BERT会针对每一个位置输出大小为hidden size的向量，在下游任务中，会根据任务内容的不同，选取不同的向量放入输出层。

  • 我们一般称[CLS]经过线性层+激活函数tanh的输出为pooler output，用于句子级别的分类/回归任务;
  • 我们一般称BERT输出的每个位置对应的vector为sequence output,用于词语级别的分类任务；

BERT Pooler
class BertPooler(nn.Cell):
    r"""
    Bert Pooler
    """
    def __init__(self, config):
        super().__init__()
        self.dense = nn.Dense(config.hidden_size, config.hidden_size, \
            activation='tanh', weight_init=TruncatedNormal(config.initializer_range))

    def construct(self, hidden_states):

        first_token_tensor = hidden_states[:, 0]
        pooled_output = self.dense(first_token_tensor)
        return pooled_output

BERT 预训练

BERT通过Masked LM（masked language model）与NSP（next sentence prediction）获取词语和句子级别的特征。

图片来源：Devlin, J.; Chang, M. W.; Lee, K.; Toutanova, K. BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805, 2018.

Masked LM

BERT模型通过Masked LM捕捉词语层面的信息。

我们随机将每个句子中15%的词语进行遮盖，替换成掩码<mask>。在训练过程中，模型会对句子进行“完形填空”，预测这些被遮盖的词语是什么，通过减小被mask词语的损失值来对模型进行优化。

图片来源: The Illustrated BERT, ELMo, and co. (How NLP Cracked Transfer Learning)

由于<mask>仅在预训练中出现，为了让预训练和微调中的数据处理尽可能接近，我们在随机mask的时候进行如下操作：

  • 80%的概率替换为<mask>
  • 10%的概率替换为文本中的随机词
  • 10%的概率不进行替换，保持原有的词元

我们通过BERTPredictionHeadTranform实现单层感知机，对被遮盖的词元进行预测。在前向网络中，我们需要输入BERT模型的编码结果hidden_states。

activation_map = {
    'relu': nn.ReLU(),
    'gelu': nn.GELU(False),
    'gelu_approximate': nn.GELU(),
    'swish':nn.SiLU()
}

class BertPredictionHeadTransform(nn.Cell):
    def __init__(self, config):
        super().__init__()
        self.dense = nn.Dense(config.hidden_size, config.hidden_size, weight_init=TruncatedNormal(config.initializer_range))
        self.transform_act_fn = activation_map.get(config.hidden_act, nn.GELU(False))
        self.layer_norm = nn.LayerNorm((config.hidden_size,), epsilon=config.layer_norm_eps)
    
    def construct(self, hidden_states):
        hidden_states = self.dense(hidden_states)
        hidden_states = self.transform_act_fn(hidden_states)
        hidden_states = self.layer_norm(hidden_states)
        return hidden_states

根据被遮盖的词元位置masked_lm_positions，获得这些词元的预测输出。

import mindspore.ops as ops
import mindspore.numpy as mnp
from mindspore import Parameter, Tensor

class BertLMPredictionHead(nn.Cell):
    def __init__(self, config):
        super(BertLMPredictionHead, self).__init__()
        self.transform = BertPredictionHeadTransform(config)

        self.decoder = nn.Dense(config.hidden_size, config.vocab_size, has_bias=False, weight_init=TruncatedNormal(config.initializer_range))

        self.bias = Parameter(initializer('zeros', config.vocab_size), 'bias')

    def construct(self, hidden_states, masked_lm_positions):

        batch_size, seq_len, hidden_size = hidden_states.shape
        if masked_lm_positions is not None:
            flat_offsets = mnp.arange(batch_size) * seq_len
            flat_position = (masked_lm_positions + flat_offsets.reshape(-

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