prompt learning——你需要掌握的基础知识以及离散型 prompt 的代码

最近在写 prompt learning 的代码，所以这里就整理了一份关于离散型 prompt learning 的代码以及相关知识。
如果你对 预训练语言模型，预训练，微调，prompt learning 十分了解，只想要代码，可以直接跳转到第二章。

1 基础知识

本章争取用最简单最直观的语言，给你介绍何为预训练语言模型，预训练，微调，以及prompt learning。

1.1 预训练

预训练（pre-training）指的是在大型语料库上面采用预训练技术（比如 Masked Language model（MLM）等）从零（from scratch，可以是随机初始化，也可以是全零）或者从某个初始点（start point）[1] 开始训练一个模型。该任务的核心就是要模型能够学习到你期望它学习到的语言知识，而非在某个数据集上执行类似于分类任务等下游任务。这类任务通常表现为会输出一个或多个损失，并且反向传播这些损失。

1.2 微调

微调（fine-tune）指的是在下游任务中使用某个模型执行指定任务。在这些任务中，使用的语言模型是已经训练好了的，可以选择参与微调，也可以固定住（因为语言模型已经在预训练中学习到了大量知识，所以即使固定住也能有很好的表现）。而在微调阶段，最需要学习的是下游任务特定的参数（task-specific parameters），比如 BertForSequenceClassification 中 [CLS] 需要经过的全连接层（下面会讲到）。

1.3 预训练语言模型

预训练语言模型（pre-train language model, PTM） 指的是在大规模语料库上经过训练后，可以获得携带语义、句法、上下文等知识词向量的模型。自 2013 年 Word2Vec 提出后，就开始涌出了许多基于神经网络的预训练语言模型。

• Word2Vec： 关于 Word2Vec[2] 的细节可以看我以前的博客：Word2Vec原理与公式详细推导，Word2Vec之Hierarchical Softmax与Negative Sampling。Word2Vec 简单来说就是一个只有一层隐藏层的 Encoder 和 Decoder，其 Encoder 和 Decoder 都是全连接层。通过滑动窗口，让词语 $i$ 去预测其周围的 $n$ 个上下文，或者通过词语 $i$ 的 $n$ 个上下文来预测词语 $i$。通过训练，可以使得每个词语的词向量携带上其上下文的知识（越容易出现在词语 $i$ 周围的词语，在训练过程中的损失会越小，通过反向传播，这个词语的信息就越能够包含在词语 $i$ 的词向量中 ）。
• GloVe： 关于 GloVe[3] 的细节可以看我以前的博客：GloVe原理与公式讲解。 GloVe 论文中提到了 Word2Vec 的滑动窗口只能够使得词语 $i$ 获得其上下文的信息，却忽略了全局的信息，所以 GloVe 还考虑了全局共现矩阵，使得词语 $i$ 不仅能够有局部上下文信息，还能够包含全局词语共现信息。

以 Word2Vec 和 GloVe 为代表的预训练语言模型其输出为预训练好的词嵌入，这些词嵌入可以输入到下游任务模型的嵌入层中。但是对于下游任务的模型而言，只有嵌入层不是随机初始化的参数，其余的参数都需要 training from scratch。

• ELMo： 关于 ELMo[4] 的细节可以看我以前的博客：BERT学习笔记(4)——小白版ELMo and BERT。 由于 Word2Vec 和 GloVe 捕获的都是局部上下文信息（因为是滑动窗口），ELMo 为了能够捕获到一个句子的全部信息，采用了双向 LSTM，通过前向与反向的 LSTM 捕获词语 $i$ 的前向信息与反向信息，并在下游任务中调整前向与反向信息的权重 。

虽然也许 maybe possibly 看上去 ELMo 能够获得一个词语 $i$ 在句子中的所有上文信息与下文信息，但是仔细想想 LSTM 的结构，长距离的信息经过多次 tanh（遗忘门）后，还能保留多少？所以虽然 LSTM 的全称为 Long Short-Term Memory，但是实际上提取的还是局部信息。

• BERT： 关于 BERT[5] 的细节可以看我以前的博客：BERT学习笔记(4)——小白版ELMo and BERT。BERT 采用了 Transformer 的结构，通过 self-attention 能够使得每个词语获得整个句子中的信息，但是 self-attention 会使得词语 $i$ 和 $j$ 之间无论在句子中距离多远，在 attenton 的过程中其间距都为 1。所以 BERT 中还考虑了位置信息嵌入，使得 self-attention 时词语与词语之间会有位置信息。

自 BERT 提出后，整个预训练语言模型进入到了第三范式（第一范式为以 one-hot、TF-IDF 模型为代表的机器学习与基于规则的方法，第二范式为以 Word2Vec、GloVe 模型为代表的预训练词嵌入并输入到下游模型的嵌入层）。而第三范式指的是预训练好的语言模型（比如 BERT）只用微调部分参数，其主干无需经过任何训练，都可以很好地在下游任务中取得很好的效果。以原文中的图来说：

1. Text classification tasks： 对于单句文本分类任务（图 b）和双句文本分类任务（图 a），只需要获得 BERT 的 [CLS] 的隐藏状态（[CLS] 是 BERT 输入的第一个位置的特殊符号，可以理解为 [CLS] 的隐藏状态代表了整个句子的句向量，即 [CLS] 包含了整个句子的信息），再在 [CLS] 的隐藏状态后拼接个全连接层，做文本分类。而这个全连接层就是要在下游任务中微调的部分。我们也可以在每次实例化 BertForSequenceClassification 以及源码中看得到：

# 实例化 BertForSequenceClassification 时的提示
Some weights of the model checkpoint at H:\huggingface\bert-base-uncased were not used when initializing BertForSequenceClassification: ['cls.predictions.transform.LayerNorm.bias', 'cls.predictions.bias', 'cls.seq_relationship.bias', 'cls.seq_relationship.weight', 'cls.predictions.transform.dense.bias', 'cls.predictions.transform.dense.weight', 'cls.predictions.transform.LayerNorm.weight', 'cls.predictions.decoder.weight']
- This IS expected if you are initializing BertForSequenceClassification from the checkpoint of a model trained on another task or with another architecture (e.g. initializing a BertForSequenceClassification model from a BertForPreTraining model).
- This IS NOT expected if you are initializing BertForSequenceClassification from the checkpoint of a model that you expect to be exactly identical (initializing a BertForSequenceClassification model from a BertForSequenceClassification model).
Some weights of BertForSequenceClassification were not initialized from the model checkpoint at H:\huggingface\bert-base-uncased and are newly initialized: ['classifier.weight', 'classifier.bias']
You should probably TRAIN this model on a down-stream task to be able to use it for predictions and inference.

# BertForSequenceClassification 有关全连接层的源码
# __init__:
self.classifier = nn.Linear(config.hidden_size, config.num_labels)
# forward: 
# 这里的 outputs[1] 是 [CLS] 在 BertModel 经过 Pooler 层的输出
pooled_output = outputs[1]
pooled_output = self.dropout(pooled_output)
logits = self.classifier(pooled_output)
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2. Sequence Labeling tasks： 对于 QA 任务（图 c）和 NER（图 d）等序列标注任务，只需要获得每个 token 的隐藏状态，并过个全连接层，输出每个 token 位置的隐藏状态（可以类比于 LSTM 输出了每个 token 的隐藏状态后接个全连接层输出 logits）。而这个全连接层也就是在下游任务中微调的部分。

对于第三范式而言，语言模型已经能够在预训练的时候学习到丰富的语义、句法、上下文等信息，在做下游任务时都可以将模型给固定住，需要微调的参数量基本上是 $(embed\_size\times num\_outputs)$ 到 $(embed\_size\times max\_seq\_length\times num\_outputs)$。

但是第三范式也带来了个问题：

1. 大模型在大语料库中进行了预训练，语言模型本身就已经能够携带上许多语言知识，那么能否不做微调，仅仅使用预训练好的语言模型完成下游任务？
2. 比如 GPT-3 等只能付费调用不能微调的模型，以及比如只有一张10G显存2080Ti的难民没法实现微调，如何使用强大的文本表示？

所以就有了 prompt learning，无需在下游任务中微调任何参数，也可以完成下游任务[6-7]。

注： 对于刚学完 Word2Vec 等预训练语言模型的同学可能会误以为 BERT embedding 指的是 BERT 的 embedding layer，然而并不是这样的。在 torch 中 BERT 的 embedding layer 实际上和传统模型的 embedding layer 是一模一样的，就是一个词语 id 与 embedding layer 中权重的映射关系，但是 BERT 等 Transformer-based model 又被称为 contextualized word embedding，这是因为 BERT embedding 指的是句子输入后，经过了 12 层 Encoder 后得到的隐藏状态，这才是 BERT 的词嵌入过程。 如下图所示，这是在不同句子中的 苹果 经过 BERT embedding 后的余弦相似度。

2 prompt learning

prompt learning 的细节可以看我之前的博客：什么是 prompt learning？简单直观理解 prompt learning。简单来说，prompt learning 就是期望预训练语言模型在下游任务中，无需额外的训练参数，只需要模型本身就能够解决问题。

prompt learning 中有两个很关键的内容：prompt template 和 verbalizer。

• prompt template： 提示句，句子中得有 [MASK] 标签，这是期望模型能够输出的内容。比如情感分析任务中可以构造为：[X]. Totally, it was [MASK]。其中 [X] 是输入文本。
• verbalizer： 期望模型填空的内容，以及其对应的标签。就比如以上句为例，我们期望模型做单选题，在 ‘good’，‘bad’ 中选择，并且我们还要设定 ‘good’ 代表积极，‘bad’ 代表消极。

以上两者分别都有许多研究内容，但是本文只针对人工构造的离散型 prompt template（即人工设定文本，而非让模型自己去学习文本）和 给定 verbalizer 范围。我们期望预训练好的 BERT 对 IMDB 数据进行情感分类。

数据与代码已打包在 github 上，链接为：https://github.com/Balding-Lee/prompt-learning，即插即用。

关于数据处理部分，以及封装 batch 部分这里不再具体描述，详细可见 github，这里只详细说明预测部分。由于之前已经说过，prompt learning 无需微调也可以在下游任务中运行，所以给定：

prefix = 'Totally, it was [MASK].'
verbalizer = {
    'good': 1,
    'fascinating': 1,
	'perfect': 1,
	'bad': 0,
	'horrible': 0,
	'terrible': 0,
}
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预测代码如下：

with torch.no_grad():
    predict_all = np.array([], dtype=int)
    labels_all = np.array([], dtype=int)
    pper = pyprind.ProgPercent(batch_count)
    for i in range(batch_count):
        inputs = batch_X[i]
        labels = batch_y[i]

        tokens = tokenizer.batch_encode_plus(inputs, add_special_tokens=True,
                                             max_length=config.max_seq_length,
                                             padding='max_length', truncation=True)
        ids = torch.tensor(tokens['input_ids']).to(device)
        attention_mask = torch.tensor(tokens['attention_mask']).to(device)

        # shape: (batch_size, max_seq_length, vocab_size)
        logits = bert(ids, attention_mask=attention_mask).logits

        # mask_token_index[0]: 第 i 条数据
        # mask_token_index[1]: 第 i 条数据的 [MASK] 在序列中的位置
        mask_token_index = (ids == tokenizer.mask_token_id).nonzero(as_tuple=True)

        # 找到 [MASK] 的 logits
        # shape: (batch_size, vocab_size)
        masked_logits = logits[mask_token_index[0], mask_token_index[1], :]

        # 将 [MASK] 位置中 verbalizer 里的词语的 logits 给提取出来
        # shape: (batch_size, verbalizer_size)
        verbalizer_logits = masked_logits[:, verbalizer_ids]

        # 将这些 verbalizer 中的 logits 给构造一个伪分布
        pseudo_distribution = softmax(verbalizer_logits)

        # 找到伪分布中概率最大的 index
        pred_indices = pseudo_distribution.argmax(axis=-1).tolist()
        # 将 index 转换为词语的 id
        pred_ids = [index2ids[index] for index in pred_indices]
        # 将 id 转换为 token
        pred_tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(pred_ids)
        # 找到 token 对应的 label
        pred_labels = [config.verbalizer[token] for token in pred_tokens]

        predict_all = np.append(predict_all, pred_labels)
        labels_all = np.append(labels_all, labels)

        pper.update()

    acc = accuracy_score(labels_all, predict_all)
    p = precision_score(labels_all, predict_all)
    r = recall_score(labels_all, predict_all)
    f1 = f1_score(labels_all, predict_all)

    print('accuracy: %f | precision: %f | recall: %f | f1: %f' % (acc, p, r, f1))
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实验结果为：

accuracy: 0.616440 | precision: 0.568737 | recall: 0.963440 | f1: 0.715249
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这里需要说明的有以下几点：

1. mask_token_index 是个元组，其中 [0] 是指的第 $i$ 条数据，比如我设置 batch 为 4 的话，那么 $mask\_token\_index[0]=[0,1,2,3]$，对应第一条数据，第二条数据，第三条数据和第四条数据。而 [1] 指的是第 $i$ 条数据其 [MASK] 所在的位置，假设, $mask\_token\_index[1]=[4,16,8,32]$，那么就是第1条数据第5个位置、第2条数据第17个位置、第3条数据第9个位置和第4条数据第33个位置为 [MASK]。
2. 由于 BertForMaskedLM 的 logits 的形状为 $(batch\_size,max\_seq\_length,vocab\_size)$，指的是 batch 中每个 token 的隐藏状态在词表中对应的 logits。而我们只需要 [MASK] 位置下 verbalizer 里这几个词语的分布，所以我们找到每句话中 [MASK] 位置的在 verbalizer 里这些词语的 logits，并使用 softmax 对这些 logits 做个伪分布。这个伪分布中得分最高的即为预测词语。
3. 当我们得到预测词语后，再回到 verbalizer 里找到这个词语对应的标签，就得到了 prompt learning 里的预测标签。

参考

[1] Zhengyan Zhang, Xu Han, Zhiyuan Liu, Xin Jiang, Maosong Sun, Qun Liu. ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities [C]// Proceeding of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 2020: 1441-1451.
[2] Tomas Mikolov, Kai Chen, Greg Corrado, et al. Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space[C]//ICLR (Workshop Poster), 2013.
[3] Jeffrey Pennington, Richard Socher, Christopher D. Manning. Glove: Global Vectors for Word Representation[C]// Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 2014.
[4] Matthew E. Peters, Waleed Ammar, Chandra Bhagavatula, Russell Power. Semi-supervised sequence tagging with bidirectional language models[C]//Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 2017.
[5] Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding[C]//2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, NAACL-HLT, 2019.
[6] LIU P, YUAN W, FU J, et al. Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing [J]. CoRR, 2021, abs/2107.13586.
[7] 刘鹏飞. 近代自然语言处理技术发展的“第四范式”[EB/OL]. (2021-08-01)[2022-01-03]. https://zhuanlan.zhihu.com/p/395115779