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前言

本文根据笔者所学知识，对NLP主要模型的发展脉络作梳理，目的在于了解主流技术的前世今生，如有理解错误的地方，麻烦指正～

下面将依次介绍RNN、LSTM、GRU、Encoder-Deocder、Transformer、BERT设计的出发点，模型结构不作详细介绍。

RNN

自然语言处理的数据类型多为文本类型，文本数据的上下文关系具有较强的序列特征。同时，RNN模型具有“上一时刻输出作为下一时刻的输入”的特征，该特征能够很好的处理序列数据。因此，RNN模型相较于其他模型，更适合处理自然语言处理任务。

当待处理序列长度较长时，RNN模型在反向传播的过程中，受链式求导法则的影响，当求导过程导数过小或过大时，会导致梯度消失或梯度爆炸。

LSTM

RNN模型的权重矩阵在时间维度上是共享的。LSTM相较于RNN模型，通过引入门控机制，缓解梯度消失，那么LSTM如何避免梯度消失？

这里给出几个关键结论，详细分析后续开一篇介绍。

• RNN模型在时间维度共享参数矩阵，因此RNN模型总的梯度等于各时间的梯度之和，$g=\sum g_t$。

• RNN中总的梯度不会消失，只是远距离梯度消失，梯度被近距离梯度主导，无法捕获远距离特征。

• 梯度消失的本质：由于RNN模型在时间维度共享参数矩阵，导致针对隐藏状态h求导时，循环计算矩阵乘法，最终梯度上出现了参数矩阵的累乘。

• LSTM缓解梯度消失的本质：引入门控机制，将矩阵乘法转为逐元素相乘的哈达马积:$c_t=f_t\odot c_{t-1}+i_t\odot \tanh \left(W_c\left[h_{t-1},x_t\right]+b_c\right)$

GRU

GRU与LSTM模型相同，引入门控机制，避免梯度消失。区别在于，GRU只用了重置门与更新门两个门结构，参数量较LSTM少，训练速度更快。

Encoder-Decoder

RNN模型“上一时刻输出作为下一时刻的输入”的特征，也存在模型输入输出一直是等长的问题。Encoder-Decoder模型通过编码器与解码器两个部分，解决了输入输出定长的问题。其中Encoder端负责文本序列的特征表示获取，Decoder端根据特征向量解码输出序列。

但Encoder-Decoder模型仍然存在以下问题：

• 文本序列的特征表示向量选取

• 特征表示向量包含特征的有限性

• OOV问题

第一个与第二个问题通过注意力机制解决，利用注意力机制有选择的关注文本序列重要的特征。

第三个问题则通过拷贝机制以及Subword编码解决。

Transformer

Transformer模型主要包含多头自注意力模块、前馈神经网络、残差结构与Dropout，其中核心模块为多头自注意力模块，各组件的功能如下：

• 自注意力机制在编码器端有选择的关注文本序列重要的特征，解决文本序列的特征表示向量选取及该向量包含特征的有限性问题。

• 多头机制中每一头映射到不同空间，得到不同侧重点的特征表示，使得特征表示的更充分。

• 残差结构有效避免梯度消失。

• Dropout有效避免过拟合。

• 前馈神经网络完成隐含层到输出空间的映射

接下来将重点介绍Transformer模型的优点。

1. Transformer能够实现长距离依赖

在自注意力机制中，每个字符能够与其他所有字符计算注意力得分。这种计算方式未考虑时序特征，能够捕获长距离依赖。

但该方式缺点在于，注意力得分计算的时间复杂度为$O(n^2)$，当输入序列较长时，时间复杂度过高，因此不适合处理过长数据。

2. Transformer能够实现并行化

假设输入序列为（a,b,c,d）

传统RNN需要计算a的embedding向量得到$e_a$,再经过特征抽取得到$h_a$,然后以相同方式计算b,c,d。

Transformer通过self-attention机制，每个词都可以与全部序列交互，应此模型可以同时处理整个序列，得到$e_a,e_b,e_c,e_d$，然后再一起计算$h_a,h_b,h_c,h_d$。

3. Transformer适合预训练

• RNN模型作出输入数据具有时序性的假设，将前一时刻的输出作为下一时刻的输入。

• CNN模型基于输入数据为图像的假设，在结构中加入一些特质【如卷积生成特征】，使前向传播更加高效，降低网络的参数量。

与CNN、RNN模型不同， Transformer 模型是一种灵活的架构，对输入数据的结构无限制，因此适合在大规模数据上进行预训练，但该点也带来了Transformer模型在小规模数据集上泛化性差的问题。改进方法包括引入结构偏差或正则化，对大规模未标记数据进行预训练等。

BERT

模型结构

首先，BERT模型参照GPT模型，采样预训练-微调两阶段的训练方式。但是，与GPT使用Transformer解码器部分不同，BERT为了充分利用上下文信息，使用Transformer编码器部分作为模型结构。

训练任务

如果BERT与GPT同样使用语言模型作为学习任务，则模型存在标签泄露的问题【一个词的上下文包含了另一个词的预测目标】。因此为了利用上下文信息，BERT提出MLM掩码语言模型任务，通过上下文预测遮盖词，MLM有关介绍可见-不要停止预训练实战(二)-一日看尽MLM。

改进点

针对Transformer结构及预训练方式，BERT模型仍存在以下改进点：

• 训练方式：针对掩码方式与多任务训练方式进行改进，调整NSP训练任务与掩码的方式

• 模型结构调整：针对Transformer $O(n^2)$的时间复杂度以及输入结构无假设的两点，调整模型结构

• 架构调整：轻量化结构、加强跨块连接、自适应计算时间、分治策略的Transformer

• 预训练：使用完整Encoder模型，如T5，BART模型

• 多模态等下游任务应用

BERT模型未来发展方向主要包含：更大更深的模型、多模态、跨语言、小样本、模型蒸馏，有关讨论可见-2022预训练的下一步是什么

参考文献

https://arxiv.org/pdf/2106.04554.pdf

https://www.zhihu.com/question/34878706