导读

介绍最基本的XLNet的原理，理解XLNet和BERT的直觉上的不同点。

在发布后不到一周，我周围的NLP领域的每个人似乎都在谈论XLNet。

是的，“在20个任务上比BERT做得更好”确实吸引了我们的眼球。但更重要的是理解它是如何工作的，以及为什么它比BERT表现得更好。所以我写了这个博客来分享我读了这篇文章后的想法。

内容结构如下。

什么是XLNet？
XLNet和BERT有什么不同？
XLNet是如何工作的？

什么是XLNet？

首先，XLNet是一个类似于bert的模型，而不是一个完全不同的模型。但它是一个非常有前途和潜力的。总之，XLNet是一种广义的自回归预训练方法。

那么，什么是自回归(AR)语言模型？

AR语言模型是利用上下文单词预测下一个单词的一种模型。但是在这里，上下文单词被限制在两个方向，要么向前，要么向后。

GPT和GPT-2都是AR语言模型。

AR语言模型的优点是擅长NLP生成任务。因为在生成上下文时，通常是正向的。AR语言模型在这类NLP任务中很自然地工作得很好。

但是AR语言模型有一些缺点，它只能使用前向上下文或后向上下文，这意味着它不能同时使用前向上下文和后向上下文。

XLNet 和BERT的区别是什么？

与AR语言模型不同，BERT被归类为自动编码器(AE)语言模型。

AE语言模型的目的是从损坏的输入中重建原始数据。

损坏的输入意味着我们使用在训练前阶段将原始tokeninto替换为 [MASK] 。我们的目标是预测into来得到原来的句子。

AE语言模型的优点是它可以在向前和向后两个方向上看到上下文。

但是AE语言模型也有其不足之处。它在预训练中使用了[MASK]，但是这种人为的符号在finetune的时候在实际数据中时没有的，导致了预训练 — finetune的不一致。[MASK]的另一个缺点是它假设所预测的(mask掉的)token是相互独立的，给出的是未掩码的tokens。例如，我们有一句话“It shows that the housing crisis was turned into a banking crisis”。我们盖住了“banking”和“crisis”。注意这里，我们知道，盖住的“banking”与“crisis”之间隐含着相互关联。但AE模型是利用那些没有盖住的tokens试图预测“banking”，并独立利用那些没有盖住的tokens预测“crisis”。它忽视了“banking”与“crisis”之间的关系。换句话说，它假设预测的(屏蔽的)tokens是相互独立的。但是我们知道模型应该学习(屏蔽的)tokens之间的这种相关性来预测其中的一个token。

作者想要强调的是，XLNet提出了一种新的方法，让AR语言模型从双向的上下文中学习，避免了AE语言模型中mask方法带来的弊端。

XLNet如何工作？

AR语言模型只能使用前向或后向的上下文，如何让它学习双向上下文呢？语言模型由预训练阶段和调优阶段两个阶段组成。XLNet专注于预训练阶段。在预训练阶段，它提出了一个新的目标，称为重排列语言建模。我们可以从这个名字知道基本的思想，它使用重排列。

这里我们用一个例子来解释。序列顺序是[x1, x2, x3, x4]。该序列的所有排列如下。

对于这4个tokens (N)的句子，有24个(N!)个排列。假设我们想要预测x3。24个排列中有4种模式，x3在第1位，第2位，第3位，第4位。

[x3, xx, xx, xx][xx, x3, xx, xx][xx, xx, x3, xx][xx, xx, xx, x3]

4种模式

在这里，我们将x3的位置设为第t位，它前面的t-1个tokens用来预测x3。

x3之前的单词包含序列中所有可能的单词和长度。直观地，模型将学习从两边的所有位置收集信息。

具体实现要比上面的解释复杂得多，这里就不讨论了。但是你应该对XLNet有最基本和最重要的了解。

来自XLNet的灵感

与BERT将mask方法公布于众一样，XLNet表明重排列法是一种很好的语言模型目标选择。可以预见，未来在语言模型目标方面的探索工作将会越来越多。

英文原文：https://towardsdatascience.com/what-is-xlnet-and-why-it-outperforms-bert-8d8fce710335

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