追一科技 AI Lab研讨员 Nicolas作家

革新CoQA榜单记载:基于对立教练和常识蒸馏的板滞阅读了解方案解析

即日,由斯坦福大学发动的对话式问答挑衅赛 CoQA (Conversational Question Answering Challenge)中,追一科技AI Lab团队成为榜单第一[1],革新了之前微软等团队创制的CoQA记录。值妥当心的是,团队提交的技能方案中,单模子的各项目标外现首次厉密超越人类。

CoQA Leaderboard。

不停以后,板滞阅读了解都是自然言语处理界最受体恤、进步最速的技能偏向之一,主要有两大竞赛较受注目,区分是注重一问一答的SQuAD [2]和众轮对话问答的CoQA [3]。比较于SQuAD,CoQA更注重模子对话进程中答复联系题目的才能,谜底方式自,而且数据来自儿童故事、文学、初高中英语查验、新闻、维基百科、Reddit和科学等七个差别的范畴,这些改良都极大地进步了挑衅赛的难度,对模子的鲁棒性和泛化才能有着更高的请求。我们团队针对CoQA数据集的难点,通过对立教练(Adversarial training)和常识蒸馏(Knowledge Distillation)等方法,有用地进步了模子的泛化才能,从而依托单模子革新了CoQA榜单的记载,并首次单模子超越人工评测目标。这里区分从模子、教练方法、后处理等方面做一个简单的先容。 

模子

Baseline模子:RoBERTa

我们的基线模子以Facebook开源的RoBERTa [4]预教练模子为根底,之以是挑选RoBERTa,是因为其相较于BERT [5]言语模子预教练的进程顶用了更众范畴的语料,更适合CoQA数据来自差别范畴的特性。 

输入端,因为CoQA的数据集是对话式的,每个题目都依赖于历史对话,于是教练进程中,我们将对话历史拼接到目今题目之前,题目和谜底之间用分开符分开,构成目今轮次的Query,然后将其与Context拼接,举措模子的输入。

 输出端,CoQA数据集的谜底有可以是自文本、Yes、No和Unk。因为头部的自文本的谜底都能Context中找到临近的片断,我们接纳抽取+Yes/No/Unk分类的输出层构造。此中,关于抽取的部分,我们运用Pointer-Network的输出构造取得谜底开端和着末位置的logits;关于分类的部分,则用一个简单的全连接层取得Yes/No/Unk三分类的logits。

Baseline模子构造。

盘算耗损函数时,我们将预测谜底开端和着末位置的两个logits向量区分与Yes/No/Unk三分类的logits拼接,取得两个最终的logits向量,此屎镶两个logits对应的label仍然是one-hot的,以是我们可以把这两个logits向量过softmax,然后用交叉熵盘算开端和着末的耗损,取平均,取得基线模子的耗损值。

依据标注辅帮义务

CoQA数据汇合,每一个答复(除了unknown)都附带了一段Context中的原文片断举措逻辑依据。为了充沛应用该新闻,我们Baseline模子的根底上,添加了一个依据标注的义务,同步举行众义务教练。关于Context的每一个token,我们会判别其是否逻辑依据中(标成1或者0)。这部分的耗损函数用二元交叉熵盘算,按照必定比例累加到总的loss上。

依据标注义务。

除此除外,我们发明,Yes/No类型谜底的逻辑依据中,常常包罗了一定或否认的语义,可以用来辅帮Yes/No/Unk的分类,以是我们RoBERTa池化输出的根底上又应用当心力机制交融了逻辑依据的输出新闻,以进步着末模子的外现。

教练方法

除了模子上的改正,为了进步模子的泛化才能以应付CoQA数据集根源丰厚、题目类型众样的特性,我们还采用了对立教练常识蒸馏等教练方法。

对立教练

对立教练 [6]是一种能有用进步模子鲁棒性和泛化才能的教练手腕,其基本原理是通过原始输入上添加对立扰动,取得对立样本,再应用对立样本举行教练,从而进步模子的外现。因为CoQA数据集对模子的泛化才能较高,我们教练时,运用了对立教练来进步模子的外现。 

因为自然言语文本是离散的,一般会把对立扰动添加到嵌入层上。我们的系统中,为了最大化对立样本的扰动才能,我们应用梯度上升的方法生成对立样本。为了避免扰动过大,我们将梯度做了归一化处理。

此中,v为嵌入向量。实行教练进程中,我们教练完一个batch的原始输入数据时,保管目今batch对输入词向量的梯度,取得对立样本后,再运用对立样本举行对立教练。 

除了对立教练,我们还应用虚拟对立教练做半监视教练。 

常识蒸馏

对立教练相似,常识蒸馏也是一种常用的进步模子泛化才能的教练方法。 

常识蒸馏[7] 这个看法最早由Hinton2015年提出。一开端,常识蒸馏通往往运用模子压缩方面,应用教练好的繁杂模子(teacher model)输出举措监视信号去教练另一个简单模子(student model),从而将teacher进修到的常识迁移到student。Tommaso[8]18年提出,假如student和teacher的模子完备相同,蒸馏后则会对模子的外现有必定程度上的晋升。

我们的教练进程中,我们先用RoBERTa + 对立教练取得teachermodel,再用常识蒸馏的方法取得student模子。教练student时,我们同时采用实label和teacher的输出来盘算耗损。

后处理

CoQA数据汇合,有一小部分的题目是众选题,比如题目是“How Jack goes to school? Walk orride? ”,而Context中的片断是“walked”。即时ィ型抽取到了“walked”,也并不行得分。于是,针对这类题目,我们做了一个简单的后处理。通过必定例则识别到众选题型的题目,然后抽取出题目中呈现的选项,找到与我们模子抽取的Context片断语义相似度最高的选项,举措我们系统最终的答复。

结果剖析与融化实行

最终,我们的单模子CoQA Leaderboard上超越了微软团队2.6个百分点,并首次超越了人工评测的程度。值得一提的是,与微软和其他团队差别,我们模子教练的进程,没有用任何CoQA以外的有监视的数据集,举行众义务教练或是数据增强。

验证汇合果剖析。

为了验证各个本领的感化,我们举行了融化实行。从实行结果中可以看出,依据标记和对立教练带来的晋升较大,常识蒸馏和后处理也能带来必定程度的晋升。

验证集融化实行结果。

最终可以看到,应用对立教练常识蒸馏等方法,我们的单模子RoBERTa Baseline的根底上晋升了1.8个百分点。

总结

此次的CoQA挑衅赛阅历,是我们团队站伟人肩膀上的一次纵眺。优化模子的进程中,我们发明因为预教练模子曾经相当强大,以往少许屡试不爽的优化本领RoBERTa上却并不行奏效。这就需求我们竞赛的进程中,大胆地念象,细心地实行,验证差别方法的有用性和稳定性,从而找到真正卓有用果的办理方案。期望我们的此次分享也能给其他团队带来少许体验上的启示。

参考文献:

[1] CoQA Leaderboard. https://stanfordnlp.github.io/coqa/

[2] SQuAD: 100,000+ Questions for Machine Comprehension of Text. https://arxiv.org/abs/1606.05250

[3] CoQA: A Conversational Question Answering Challenge. https://arxiv.org/abs/1808.07042

[4] RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach. https://arxiv.org/abs/1907.11692

[5] BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Understanding. https://arxiv.org/abs/1810.04805

[6] Adversarial Training Methods for Semi-Supervised TextClassification. https://arxiv.org/abs/1605.07725

[7] Distilling the Knowledge in a Neural Network. https://arxiv.org/abs/1503.02531

[8] Born Again Neural Networks. https://arxiv.org/abs/1805.04770

初学RoBERTa板滞阅读了解追一科技CoQA
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对立教练技能

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对立样本是一类被计划来混杂板滞进修器的样本,它们看上去与实样本的确实相同(无法用肉眼区分),但此中噪声的到场却会导致板滞进修模子做堕落误的分类判别。

常识蒸馏技能

Hinton 的义务引入了常识蒸馏压缩框架,即通过遵照“学生-教师”的范式淘汰深度收集的教练量,这种“学生-教师”的范式,即通过软化“教师”的输出而惩办“学生”。为了却束这一点,学生学要教练以预测教师的输出,即实的分类标签。这种方法十分简单,但它同样种种图像分类义务中外现出较好的结果。

生成对立技能

生成对立是教练生成对立收集时,两个神经收集互相博弈的进程。两个收集互相对立、不时调解参数,最终目标是使判别收集无法判别生成收集的输出结果是否实。

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