【LLM系列之GLM】ChatGLM基座：GLM（General Language Model）

              
论文题目：《GLM: General Language Model Pretraining  
with Autoregressive Blank Infilling》  
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2103.10360.pdf  
github链接1：https://github.com/THUDM/GLM;  
github链接2:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B  
huggingface链接：https://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b  

          

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摘要

目前，已经有各种类型的预训练架构，包括自编码模型（例如BERT），自回归模型（例如GPT）和编码器-解码器模型（例如T5）。然而，没有一个预训练框架对三个主要类别的所有任务（自然语言理解（NLU），无条件生成和有条件生成）都表现最佳。

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本文主要贡献：

• 提出了一种基于自回归空白填充的通用语言模型（GLM）来应对上述三种任务。
• GLM通过添加2D位置编码并允许任意顺序预测跨度来改进空白填充预训练，从而在NLU任务上比BERT和T5获得了性能提升。
• 通过变化空白数量和长度，可以针对不同类型的任务对GLM进行预训练。
• 在跨NLU、有条件和无条件生成的广泛任务范围内，GLM在相同的模型大小和数据情况下优于BERT、T5和GPT，并且使用BERTLarge的1.25×参数的单个预训练模型实现了最佳性能，展示了其对不同下游任务的通用性。

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GLM预训练

GLM 将 NLU 任务制定为包含任务描述的完形填空问题，这些问题可以通过自回归生成来回答。

2.1 自回归空白填充

GLM通过优化自回归空白填充目标进行训练。给定输入文本，对多个文本跨度 进行采样，其中每个跨度对应于一系列连续的标记在x中。每个跨度都被单个 [MASK] 标记替换，形成损坏的文本xcorrupt。

上图意思是原文为[x1, x2, x3, x4, x5, x6]。两个跨度 [x3] 和 [x5; x6] 被采样。

模型通过自回归方式从损坏的文本中预测跨度中缺失的标记，这意味着当预测跨度中缺失的标记时，模型可以访问损坏的文本和之前预测的跨度。为了完全捕捉不同跨度之间的相互依赖关系，我们随机排列跨度的顺序，类似于置换语言模型

跨度的顺序是随机排列的，类似于排列语言模型 ( XLNet )。形式上，令Zm为长度为m 的索引序列 [1, 2, , …, m ] 的所有可能排列的集合，并且s_z < i为 [s_z1, …, s _ zi -1]，预训练目标为定义为：

GLM 自回归生成 B 部分。每个跨度都以 [S] 作为输入，并附加 [E] 作为输出。二维位置编码表示跨度间和跨度内位置。[M] := [掩码]，[S] := [开始]，[E] := [结束]

Self-Attention Mask矩阵：灰色区域被遮蔽了。A 部分文本可以关注它们自己（蓝框）但不能关注 B。B 部分文本可以关注 A 及其在 B 中的前文（黄色和绿色框对应于两个跨度）。[M] := [掩码]，[S] := [开始]，[E] := [结束]。

为了启用自回归生成，每个跨度都用特殊标记 [START] 和 [END] 填充，分别用于输入和输出。通过这种方式，GLM在统一模型中自动学习双向编码器（对于 A 部分）和单向解码器（对于 B 部分） 。

从λ =3的泊松分布中随机抽取长度跨度。新的跨度被重复采样，直到至少 15% 的原始标记被屏蔽。根据经验，15% 的比率对于下游 NLU 任务的良好性能至关重要。

2.2 多任务预训练

在前面的部分中，GLM掩蔽短跨度，并适用于NLU任务。然而，我们有兴趣预训练一个单一模型，可以处理NLU和文本生成。我们研究了一个多任务预训练设置，其中第二个目标是与空白填充目标联合优化的长文本生成任务。我们考虑以下两个目标：

• 文档级别。我们随机抽样一个跨度，其长度从原始长度的50％到100％的均匀分布中抽样。该目标旨在进行长文本生成。

• 句子级别。我们限制掩蔽跨度必须是完整的句子。我们随机抽样多个跨度（句子）以覆盖15％的原始令牌。此目标旨在进行序列到序列任务，其预测通常为完整的句子或段落。

这两个新目标与原始目标相同，即Eq.1。唯一的区别在于跨度数量和跨度长度。

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GLM模型架构

3.1 模型结构

GLM 使用单个Transformer ，并对架构进行了多项修改：(1)Layer Normalization的顺序和残差连接被重新排列，这已被证明对于大规模语言模型避免数值错误至关重要（如Megatron-LM），之前应该是先残差，后层归一化

(2)用于输出标记预测的单个线性层；

(3) ReLU s替换为GELU s

ReLU 确定性地将输入乘以零或一，而Dropout随机地乘以零。

对GELU具体来说，神经元输入x可以乘以mBernoulli(Φ(x))，其中Φ(x) = P(X≤x)；X N (0, 1)是标准正态分布的累积分布函数。选择此分布是因为神经元输入倾向于遵循正态分布，尤其是使用批归一化时。由于高斯的累积分布函数通常使用误差函数 计算，因此高斯误差线性单位 (GELU)定义为：GELU 非线性通过它们的值加权输入，而不是像 ReLU 中那样通过它们的符号来门控输入。在所有考虑的计算机视觉、自然语言处理和语音任务中都获得了效果改进。

3.2 二维位置编码

给定Input=[x1,x2,x3,x3,x5,x6]，然后采样m个 spans。把被采样的部分mask掉，得到Part A。random 被采样的 spans，得到 PartB。把PartA与PartB拼接成一个sequence，Part A部分采用双向注意力，PartB部分采样自回归预测。为了能够自回归生成，padded 【start】和【end】。

• 每个令牌都用两个位置 ids编码。
• 第一个位置 id 表示损坏的文本xcorrupt中的位置。对于掩码跨度，它是相应 [MASK] 令牌的位置。
• 第二个位置 id 表示跨度内位置
• 对于 A 部分中的字符，它们的第二个位置 id 为 0。对于 B 部分中的标记，它们的范围从 1 到跨度的长度。
• 这两个位置 id通过可学习的嵌入表投影到两个向量中，这两个向量都被添加到输入标记嵌入中。

3.3 微调GLM

如图中的示例，标签“positive”和“negative”映射到单词“good”和“bad”。在这种情况下，GLM 使用交叉熵损失进行了微调。

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实验结果

4.1 SuperGLUE

预训练的 GLM 模型针对每个任务进行了微调。GLM在大多数具有基础架构或大型架构的任务上始终优于BERT。平均而言，GLMBase 得分比BERT Base 高 4.6%，GLMLarge 得分比BERT Large 高 5.0%。

• 在RoBERTa Large的设置中，GLM RoBERTa仍然可以在 baselines 上实现改进，但 margin 较小。
• 具体来说，GLM RoBERTa优于T5 Large，但只有它的一半大小。
• 在多任务预训练中，在一个训练批次中，短跨度和长跨度（文档级或句子级）的采样机会均等。GLMDoc 和 GLMSent 的性能略低于 GLMLarge，但仍优于BERT Large 和UniLM Large。在多任务模型中， GLMSent平均比GLMDoc 高出1.1%。

4.2 序列到序列

GLM RoBERTa可以实现匹配Seq2Seq BART模型的性能，并且优于T5和UniLMv2。

表 3 和表 4：GLMLarge 可以在二次生成任务上实现与其他预训练模型相匹配的性能。GLMSent 的性能优于 GLMLarge，而 GLMDoc 的性能略低于 GLMLarge。

3.3 文字填充

表 5：GLM 大大优于以前的方法（1.3 到 3.9 BLEU），并在此数据集上取得了最先进的结果。

3.4 语言建模

图 4：所有模型都在零样本设置中进行评估。将模型的参数增加到 410M（GPT Large 的 1.25）导致性能接近GPT Large。GLM515M （ GPT Large的 1.5 ）可以进一步超越GPT Large。

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结论

GLM是一种用于自然语言理解和生成的通用预训练框架。论文展示了NLU任务可以被形式化为条件生成任务，因此可以由自回归模型解决。GLM将不同任务的预训练目标统一为自回归空白填充，具有混合的注意力掩码和新颖的二维位置编码。我们的实验证明GLM在NLU任务中优于先前的方法，并且可以有效地共享参数以用于不同的任务。

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