3分钟了解GPT Bert与XLNet的差异

译者 | Arno

来源 | Medium

XLNet是一种新的预训练模型，在20项任务中表现优于BERT，且有大幅度的提升。

这是什么原因呢？

在不了解机器学习的情况下，不难估计我们捕获的上下文越多，预测就越准确。

因此，模型能够深入而有效地捕获大多数上下文的能力是其提升的原因。

让我们玩一个游戏,在下面的上下文中，[Guess1]和[Guess2]分别是什么呢？

[‘Natural’, ‘language’, ‘processing’, ‘is’, ‘a’, ‘marriage’, ‘of’, [Guess1], [Guess2], ‘and’, ‘linguistics’]

考虑到3分钟的限制，我就直接揭示答案了。

答案: [‘Natural’, ‘language’, ‘processing’, ‘is’, ‘a’, ‘marriage’, ‘of’, ‘machine’,‘learning’, ‘and’, ‘linguistics’]

我们使用符号Pr（Guess | Context） 代表一个基于上下文词的猜测概率。

GPT中，我们从左到右阅读，因此我们不知道 ‘machine’, ‘learning’各自后面的下文：

Pr (‘machine’ | [‘Natural’, ‘language’, ‘processing’, ‘is’, ‘a’, ‘marriage’, ‘of’])

Pr (‘learning’ | [‘Natural’, ‘language’, ‘processing’, ‘is’, ‘a’, ‘marriage’, ‘of’, ‘machine’])

知道‘machine’实际上可以帮助你猜‘learning’，因为‘learning’经常跟随‘machine’，而‘machine learning’是现在很火热的术语。

BERT中，与GPT对比，我们能知道预测单词前向和后向上下文，但我们在猜测 ‘machine’和 ‘learning’时都是基于相同的上下文：

Pr (‘machine’ | [‘Natural’, ‘language’, ‘processing’, ‘is’, ‘a’, ‘marriage’, ‘of’, ‘and’, ‘linguistics’])

Pr (‘learning’ | [‘Natural’, ‘language’, ‘processing’, ‘is’, ‘a’, ‘marriage’, ‘of’, ‘and’, ‘linguistics’])

拥有‘linguistics’实际上可以帮助你猜测‘machine’ ‘learning’ ，因为你知道自然语言处理是机器学习和语言学的完美结合。即使你不知道，有了‘linguistics’的存在，你至少知道预测单词不是 ‘linguistics’。

你可以看到BERT的明显缺点是，它无法知道 ‘machine’ 和 ‘learning’之间的联系。

那么我们如何结合GPT和BERT的优点呢？

XLNet

排列！排列的作用是即使我们只从左到右阅读，排列也允许我们捕捉前向和后向上下文（从左到右阅读，从右到左阅读）。

其中一种排列可以让我们捕捉到前向和后向上下文：

[‘Natural’, ‘language’, ‘processing’, ‘is’, ‘a’, ‘marriage’, ‘of’, ‘and’, ‘linguistics’, ‘machine’, ‘learning’]

Pr (‘machine’ | [‘Natural’, ‘language’, ‘processing’, ‘is’, ‘a’, ‘marriage’, ‘of’, ‘and’, ‘linguistics’])

Pr(‘learning’ | [‘Natural’, ‘language’, ‘processing’, ‘is’, ‘a’, ‘marriage’, ‘of’, ‘and’, ‘linguistics’, ‘machine’])

这一次，你拥有完整的上下文，在猜测 ‘machine’之后，你可以立即猜测‘learning’。

你可以清楚地看到XLNet结合了GPT和BERT的优点。

当然，如果你想了解更多细节，请阅读XLNet论文[1]。

[1]: https://arxiv.org/pdf/1906.08237.pdf

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