解密Prompt系列2. 冻结Prompt微调LM: T5 & PET & LM-BFF

时间:2023-02-24 09:05:17

这一章我们介绍固定prompt微调LM的相关模型,他们的特点都是针对不同的下游任务设计不同的prompt模板,在微调过程中固定模板对预训练模型进行微调。以下按时间顺序介绍,支持任意NLP任务的T5,针对文本分类的两篇PET和LM-BFF。

在小样本场景,固定prompt微调LM对比常规微调的优点,在分类任务上比较直观我能想到的有三点(在下面PET中会细说)

  • 无需额外的分类层的参数引入,微调成本低
  • 标签词本身前置语义信息的引入,无需重头学习可类比MRC
  • 微调和预训练的Gap更小,任务转化成LM任务后一致性高

T5

  • paper: 2019.10 Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer
  • Task: Everything
  • Prompt: 前缀式人工prompt
  • Model: Encoder-Decoder
  • Take Away: 加入前缀Prompt,所有NLP任务都可以转化为文本生成任务

解密Prompt系列2. 冻结Prompt微调LM: T5 & PET & LM-BFF

T5论文的初衷如标题所言,是为了全面公平的对比不同预训练和迁移策略的贡献和效果,避免在A模型上效果不好的预训练目标在B上可能效果更优的情况,对比项包括

  • 预训练目标:语言模型,乱序还原,MLM(不同的掩码率),Span掩码, etc
  • 预训练数据:构建C4数据集,从C4抽取不同领域语料来训练
  • 模型架构: Encoder-Decoder,Decoder Only,Encoder Only
  • 迁移策略:逐步解冻,全量微调,局部微调
  • 其他:多任务预训练,模型大小

说句题外话,再看论文结果发现Encoder-Decoder的模型结果+SpanMLM损失函数效果最好。不知道这是否是谷歌押注T5,而没有像OpenAI一样选择Deocder结构的原因。

具体对比结果这里不细说,本文只关注T5为了公平对比以上差异,提出的Text2Text的通用建模框架:用相同的模型,相同的预训练,相同的损失函数和解码方式,把文本分类,摘要,翻译,QA都转化成了生成任务,而转化的方式就是通过加入前缀prompt。

针对不同的下游微调任务,我们看下T5提出的Text2Text是如何构建prompt模板的

  1. WMT英语到德语的翻译任务,输入是'translate English to German:'+input, 输出是翻译结果
  2. CNN Mail摘要任务: 文本摘要任务,输入是‘Summarize:'+input,输出是摘要
  3. MNLI任务:输入是'mnli hypothesis:'+假设+'premise:'+叙述,输出是contradiction, entailment,neutral
  4. STS文本相似任务:输入是'stsb sentence1:'+input1+‘sentence2:’+input2, 输出是1~5的打分(离散化)
  5. 问答SQuAD任务:输入是'question:'+提问+ 'context:'+上下文,输出是答案

不难发现在T5的时代,prompt模板的构建还比较粗糙,更多是单纯的任务名称+任务类型来区分不同的NLP任务,只是让模型在解码时多一层条件概率,既给定不同prompt前缀在解码时采用不同的条件概率(attention)。并没有太多从语义和上下文关联的角度去进行prompt模板的构建,我猜这是T5在论文中提到他们尝试了不同的prompt模板发现效果影响有限的原因(哈哈因为都不太好所以没啥差异),不不能否定T5在通用LM上做出的贡献~

PET-TC(a)

  • paper a: 2020.1 Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural
  • prompt: 单字完形填空式人工Prompt
  • Task: Text Classification
  • Model: Roberta-large, XLM-R
  • Take Away: 加入完形填空式Prompt把文本分类任务转化成单字MLM

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和第一章的LAMA相似,PET-TC也是把输入映射成完形填空式的prompt模板,对掩码词进行预测作为分类标签。不过PET没有直接使用prompt,而是用了半监督的方案。用多个prompt模板微调模型后,对大规模无监督数据进行预测,然后在伪标签上进行常规的模型微调,哈哈绕了一个圈最后还是输出的常规微调的模型。我大胆猜测作者很看好prompt范式在微调时引入的前置语义信息,以及无额外参数的设定,但是对不同prompt和answer模板带来的不稳定性感到头疼,于是搞出这么个折中的方法~

prompt & Answer Engineer

PET针对每个数据集人工设计了prompt模板和Answer词对标签的映射。针对单双文本输入分别举两个例子,以下a,b为原始输入文本,'_'位置为MASK词

  • 单输入:Yelp评论1~5星打分,标签词分别为terrible, bad,okay,good,great

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  • 双输入:AG's News新闻四分类问题, 标签词分别为分类名称Worlds,Sports, Business, Science/Tech,

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可以看出作者构建prompt模板的思路是尽可能还原文本所在的上下文场景,Answer词的选取是一对一的构建模式,每个label只选取一个词来表示。

固定prompt微调LM

完形填空式的prompt模板在微调时的优势,我认为主要有以下三点

  • 没有额外参数的引入,常规微调需要引入hidden_size * label_size的额外参数(classify head)作为每个标签对应的空间表征,这部分需要针对下游任务重头学习。而完形填空的token是在原始vocab中的,于是只需要调整标签词的预训练表征让它在label上线性可分即可
  • 前置语义信息的引入,因为标签词的选取本身符合label的原始语义,例如以上YELP评论打分中的5个形容词本身就是隐含了评论质量信息的,所以会引入部分前置信息,避免重头学习,这一点和MRC有些相似
  • 预训练和微调的一致性高,都是解决完形填空问题,学习目标一致

微调的损失函数是交叉熵,作者没有引入额外参数,而是把MASK位置上模型的预估logits在label上归一化来得到分类预测。例如上面的AG新闻分类任务,先得到MASK位置worlds,sports,business,science这四个词的预测logits,然后归一化得到预估概率,再和分类标签计算交叉熵。

为了避免灾难遗忘作者在下游任务微调时加入了预训练的MLM任务,于是微调的损失函数如下

\[L = (1-\alpha) L_{CE} + \alpha L_{MLM} \]

半监督+蒸馏

这部分的设计可以和prompt的部分分开来看,是一个半监督方案。以上每个任务对应的多个prompt模板,分别固定prompt微调LM得到一版模型,然后在大量的未标注样本上进行预测,再对多个模型的预测值进行加权得到伪标签。

最终在为标签上使用常规的微调方案(加classifier head),训练模型作为输出,这一步类比知识蒸馏。所以PET最后输出的还是常规的监督微调模型,Prompt只是被当做了一种半监督方案。效果上在小样本的设定上比直接使用监督微调都有一定的效果提升。

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作者还做了iPET对以上过程通过迭代逐步扩大数据集,提高伪标签准确率的方案,不过这么麻烦的实现一点都不适合我这种懒人,哈哈就不细说了~

针对PET有几点疑问

  • 完形填空类的prompt,在微调过程中可能的灾难遗忘,是否因为对label词的微调偏离了词在原始文本中语义表征,以及和其他词的相对位置
  • prompt模板差异带来的效果差异尚未解决,人工构建的prompt模板不一定是最优的
  • Answer词单token,以及和label一一对应的设定,限制性较强。这部分在后面的续作里作者做了改良

后面介绍的几个模型,大多是基于PET上述问题的改良~

PET-TC(B)

  • paper b: 2020.9 It’s not just size that matters: Small language models are also few-shot learners.
  • Prompt: 多字完形填空式人工Prompt
  • Task:Text Classification
  • Model: Albert-xxlarge-v2
  • Take Away: 支持多字的完形填空Prompt,效果超越GPT3

这篇paper和上面的PET-TC是同一作者,算是上文的续作,主要优化了Answer词单token设定,支持多个token作为标签词,不过限制性依旧较强是预先设定任务最大的token数,然后使用最大token数作为MASK数量,而非动态的任意数量的MASK填充。

论文对推理和训练中的多MASK填充做了不同的处理。在推理中需要向前传导K次,如下图所示

  1. 使用标签最大的label词长度K,生成k个MASK位置
  2. 对K个位置同时预估得到K个预估词,选取概率最高的1个词进行填充
  3. 针对填充后的新文本,对剩余K-1个位置再进行预估
  4. 直到所有位置都被填充,分类概率由所有填充标签词的概率累乘得到

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\[p(Y=-1|x) = P_M^1(ble|x) * P_M^2(terri|\tilde{x}) \]

在训练过程中为了提升效率,论文使用了一次向前传导对多个位置同时完成预估,这时MASK长度是所有标签的最大长度。例如情感分类问题terr##ble长度为2,great长度为1,这时MASK填充长度为2,great只取第一个MASK词的概率,后面的忽略,概率计算如下

\[\begin{align} p(Y=-1|x) &= P_M^1(ble|x) * P_M^2(terri|\tilde{x}) \\ p(Y=1|x) &= P_M^1(great|x) \\ \end{align} \]

其他部分和PET基本一样这里不再重复。效果上这篇论文换成了Albert-xxlarge-v2模型和GPT-3 few-shot在superGLUE上进行效果对比。不过以下参数对比并不太合理,虽然Albert是层共享参数,但是推理速度并无提升,12层的xxlarge模型参与计算的参数量级应该是223M*12~2B,所以并不是严格意义上的小模型。调整参数后,32个小样本上PET的效果也是超过同等量级甚至更大的GPT3在few-shot上的效果的

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LM-BFF

  • paper: 2020.12 Making Pre-trained Language Models Better Few-shot Learners
  • Prompt: 完形填空自动搜索prompt
  • Task: Text Classification
  • Model: Bert or Roberta
  • Take Away: 把人工构建prompt模板和标签词优化为自动搜索

LM-BFF是陈丹琦团队在20年底提出的针对few-shot场景,自动搜索模板和触发词的Prompt方案,prompt模板延续了PET的完型填空形式,把人工构建prompt和标签词的构建优化成了自动搜索。论文先是验证了相同模板不同标签词,和相同标签词不同模板对模型效果都有显著影响,如下

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以下介绍自动搜索的部分

标签词搜索

考虑在全vocab上搜索标签词搜索空间太大,在少量样本上直接微调选择最优的标签词会存在过拟合的问题。作者先通过zero-shot缩小候选词范围,再通过微调选择最优标签词。

如下,固定prompt模板(L),作者用训练集中每个分类(c)的数据,在预训练模型上分别计算该分类下MASK词的概率分布,选择概率之和在Top-k的单词作为候选词。再结合所有分类Top-K的候选词,得到n个标签词组合。这里的n和k都是超参,在100~1000不等。

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然后在n个候选标签词组合中,针对微调后在验证集的准确率,选择效果最好的标签词组合。

prompt模板搜索

固定标签词,作者使用T5来进行模板生成,让T5负责在标签词前、后生成符合上下文语义的prompt指令,再在所有训练样本中选择整体表现最优的prompt模板。

如下, 固定二分类的标签词是great和terrible,T5的模型输入为Input+MASK+标签对应标签词+MASK,让模型来完成对MASK部分的填充。现在预训练模型中通过Beam-Search得到多个模板,再在下游任务中微调得到表现最好的一个或多个prompt模板

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以上自动搜索prompt和标签词得到的部分结果如下,该说不说这种方案得到的标签词,至少直观看上去比AutoPrompt合(人)理(类)不(能)少(懂):

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固定prompt微调LM

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经过以上搜素得到最优标签词组合和prompt模板后,作者的微调过程模仿了GPT3的few-shot构建方式。如上图,先把输入填充进prompt模板,再从各个分类中各采样1个样本作为指令样本拼接进输入,为待预测文本补充更丰富的上下文,一起输入模型。在训练和推理时,补充的指令样本都是从训练集中采样。

同时为了避免加入的指令样本和待预测样本之间差异较大,导致模型可能直接无视接在prompt后面的指令样本,作者使用Sentence-Bert来筛选语义相似的样本作为指令样本。

效果上,作者给出了每类采样16个样本的小样本场景下, Roberta-Large的效果,可以得到以下insights

  • 部分场景下自动模板是要优于手工模板的,整体上可以打平,自动搜索是人工成本的平价替代
  • 加入指令样本对效果有显著提升
  • 在16个样本的few-shot场景下,prompt微调效果是显著优于常规微调和GPT3 few-shot效果的

解密Prompt系列2. 冻结Prompt微调LM: T5 & PET & LM-BFF


Reference

  1. 苏神的必须要GPT-3吗?不,BERT的MLM模型也能小样本学习