那个屠榜的T5模型，现在可以在中文上玩玩了

©PaperWeekly 原创 · 作者｜苏剑林

单位｜追一科技

研究方向｜NLP、神经网络

不知道大家对 Google 去年的屠榜之作 T5 还有没有印象？就是那个打着“万事皆可 Seq2Seq”的旗号、最大搞了 110 亿参数、一举刷新了GLUE、SuperGLUE 等多个 NLP 榜单的模型，而且过去一年了，T5 仍然是 SuperGLUE [1] 榜单上的第一，目前还稳妥地拉开着第二名 2% 的差距。

然而，对于中文界的朋友来说，T5 可能没有什么存在感，原因很简单：没有中文版 T5 可用。不过这个现状要改变了，因为 Google 最近放出了多国语言版的 T5（mT5），里边当然是包含了中文语言。虽然不是纯正的中文版，但也能凑合着用一下。

▲ “万事皆可Seq2Seq”的T5

本文将会对 T5 模型做一个简单的回顾与介绍，然后再介绍一下如何在 bert4keras 中调用 mT5 模型来做中文任务。作为一个原生的 Seq2Seq 预训练模型，mT5 在文本生成任务上的表现还是相当不错的，非常值得一试。

T5

跟 BERT 一样，T5 也是 Google 出品的预训练模型，来自论文为 Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer，代码已开源。T5的理念就是“万事皆可 Seq2Seq”，它使用了标准的 Encoder-Decoder 模型，并且构建了无监督/有监督的文本生成预训练任务，最终将效果推向了一个新高度。

论文标题：

Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer

论文链接：

https://arxiv.org/abs/1910.10683

代码链接：

https://github.com/google-research/text-to-text-transfer-transformer

1.1 训练

T5 的预训练包含无监督和有监督两部分。无监督部分使用的是 Google 构建的近 800G 的语料（论文称之为 C4），而训练目标则跟 BERT 类似，只不过改成了 Seq2Seq 版本，我们可以将它看成一个高级版的完形填空问题：

输入：明月几时有，[M0] 问青天，不知 [M1]，今夕是何年。我欲[M2]归去，唯恐琼楼玉宇，高处 [M3]；起舞 [M4] 清影，何似在人间。 

输出：[M0] 把酒 [M1] 天上宫阙 [M2] 乘风 [M3] 不胜寒 [M4] 弄

而有监督部分，则是收集了常见的 NLP 监督任务数据，并也统一转化为 SeqSeq 任务来训练。比如情感分类可以这样转化：

输入：识别该句子的情感倾向：这趟北京之旅我感觉很不错。

输出：正面

主题分类可以这样转化：

输入：下面是一则什么新闻？八个月了，终于又能在赛场上看到女排姑娘们了。

输出：体育

阅读理解可以这样转化：

输入：阅读理解：特朗普与拜登共同竞选下一任美国总统。根据上述信息回答问题：特朗普是哪国人？

输出：美国

可以看到，这种转化跟 GPT2、GPT3、PET 的思想都是一致的，都是希望用文字把我们要做的任务表达出来，然后都转化为文字的预测，读者还可以翻看旧作必须要GPT3吗？不，BERT的MLM模型也能小样本学习了解相关内容。

总的来说，在我们的内部实验里边，模型够大、数据够多以及有监督预训练都是 T5 成功的关键因素，“万事皆可 Seq2Seq ”则提供了有效地融合这些关键因素的方案。

1.2 结果

T5 的主要战绩汇总如下表：

▲ T5的战绩汇总

除了屠了多个榜单之外，T5 还对整个训练流程中很多可调的超参数都调试了一遍，比如模型架构究竟用标准的 Encoder-Decoder 好还是 UniLM 那种结构好，无监督预训练任务究竟是 BERT 的方式好还是其他方式好，随机 Mask 的比例是不是 15% 最好，等等。

最后给出了如下的表格，并还很遗憾地表达了一句“其实我们觉得 T5 的实验做得还不是很充分”，颇有一种“走别人的路，让别人无路可走”的感觉。当然，不管怎样，这些炼丹结果还是值得每一位要做语言模型的同学好好看看，或许能让我们少走一些弯路。

▲ T5那巨细无遗的“炼丹宝典”（点击可以看大图）

mT5

至于 mT5，即 Multilingual T5，T5 的多国语言版，出自最近的论文 mT5: A massively multilingual pre-trained text-to-text transformer，代码已开源。这也是将多语种 NLP 任务的榜单推到了一个新高度了。当然，对我们来说，最重要的是 mT5 里边包含了中文，因此我们终于有机会在中文任务中尝试下 T5 了。

论文标题：

mT5: A massively multilingual pre-trained text-to-text transformer

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2010.11934

代码链接：

https://github.com/google-research/multilingual-t5

2.1 T5.1.1

总的来说，mT5 跟 T5 一脉相承的，整体基本一样，但在模型结构方面，mT5 用的是 T5.1.1方案，在此对它做个基本的介绍。

很多人都不知道的是，自从在去年 10 月发布后，T5 在今年还经历了一次低调的小升级，具体细节可以查看 Github [2] 链接，官方把升级前的 T5 称为 T5.1.0，而升级后的叫做 T5.1.1。

它主要的改动来自论文 GLU Variants Improve Transformer [3]，主要是借用了Language Modeling with Gated Convolutional Networks [4] 的 GLU（Gated Linear Unit）来增强 FFN 部分的效果。具体来说，原来 T5 的 FFN 为（T5 没有 Bias）：

现在改为了：

也就是把 relu 激活的第一个变化层改为了 gelu 激活的门控线性单元，这样 FFN 层增加了 50% 参数，但是从论文效果看效果明显增加。

此外，T5.1.1 还对 Embedding 层做了改动，原来在 T5.1.0 中，Encoder 和 Decoder 的Embedding 层、Decoder 最后预测概率分布的 Softmax 层都是共享同一个 Embedding 矩阵的。

现在 T5.1.1 只让 Encoder 和 Decoder 的 Embedding 层共享，而 Decoder 最后预测概率分布的 Softmax 层则用了一个独立的 Embedding 矩阵，当然这会让参数量大大增加，但 Google 的结论说这样做效果会更好，其结论被总结在最近的论文Rethinking embedding coupling in pre-trained language models [5] 中。还有最后一点改动，T5.1.1 在预训练阶段去掉了 Dropout，而只有在下游微调阶段才使用 Dropout。

经过这些调整后，Google 重新训练并开放了全系列的 T5.1.1 模型，其下载地址可以在刚才的 Github 链接找到，注意 T5.1.1 只做了无监督预训练，但效果依然相当出色。由于 T5.1.1 提升明显，所以 mT5 也就继续使用了 T5.1.1 结构了

2.2 结果

mT5 其实就是重新构建了多国语言版的数据集 mC4，然后使用 T5.1.1 方案训练了一波，技术路线上没有什么明显的创新。关于训练细节，大家观察下原论文就好，论文其实也不长，毕竟 T5 已经把路都给铺好了。

至于 mT5 的战绩，主要就是集中在下面这张表内了：

▲ mT5的“战绩”

读者可能会有疑问，这种多国语言版的该用什么方式评测？简单的话，我们可以直接在此基础上 finetune 一个跨语种的机器翻译任务，看看效果的提升。

但事实上，对于多国语言版模型，研究人员更关心的是它在跨语种任务上的 Zero Shot 表现，说白了，就是同一种任务，在一个语种上进行 finetune，其模型能不能直接用于其余语种？这也是上图中“Cross-lingual zero-shot transfer（models fine-tuned on English data only）”的含义了，可以看到，mT5 的表现还是相当出色的。

实践

终于到了大家喜闻乐见的实践时间了，这里我们简单介绍一下在 bert4keras 上使用 mT5 模型来做中文文本生成任务的流程和技巧。bert4keras 从 0.9.1 版本开始支持调用 mT5 模型，如果要进行下述实验的读者，请先将 bert4keras 升级到 0.9.1 版或以上。

Github链接：

https://github.com/bojone/t5_in_bert4keras

## 基本

用bert4keras把mT5模型加载到keras中的基本代码为：

# 模型路径
config_path = '/root/kg/bert/mt5/mt5_small/t5_config.json'
checkpoint_path = '/root/kg/bert/mt5/mt5_small/model.ckpt-1000000'
spm_path = '/root/kg/bert/mt5/sentencepiece.model'

# 加载分词器
tokenizer = SpTokenizer(spm_path, token_start=None, token_end='</s>')

# 加载模型
t5 = build_transformer_model(
    config_path=config_path,
    checkpoint_path=checkpoint_path,
    model='t5.1.1',
    return_keras_model=False,
    name='T5',
)

encoder = t5.encoder
decoder = t5.decoder
model = t5.model

可以看到跟在 bert4keras 中加载 BERT 没太大区别，其中 t5_config.json 的构建了 model.ckpt-1000000 的下载在 Github 上有详细介绍，大家请移步去看。完整代码（训练和解码细节）在 Github 上也可以找到，这里就不展开了。

值得一提的是，对于中文来说，tokenizer 给出的结果是带有词的，即对于中文来说 mT5 是以词为单位的，只不过词颗粒度会比较少。这进一步说明了我们之前的工作提速不掉点：基于词颗粒度的中文 WoBERT [6] 的改进方向是正确的。

3.1 中文

相信大多数读者多数都只关心中文任务，部分读者可能也会关心英文任务，应该鲜有读者会关心中英文以外的任务了。然而，mT5 涵盖了 101 种语言，总词表有 25 万，而且它采用的 T5.1.1结构的 Softmax 还不共享参数，这就导致了 Embedding 层占用了相当多的参数量。

比如 mT5 small 的参数量为 3 亿，其中 Embedding 相关的就占了 2.5 亿，关键是里边的大部分参数我们都用不上，纯粹是不必要的浪费。因此，对于主要关心中文任务的我们来说，有必要精简一下这个 Embedding 层了。

对模型的精简很简单，只需要在两个 Embedding 矩阵中删除不需要的行就行了，关键在于如何决定要保留的 token，以及如何得到一个精简后的 sentencepiece 模型。

决定要保留的 token，简单来想就是把中文的 token 保留下来，但是也不只是中文，英文的也要保留一部分，看上去似乎只是一个正则表达式的问题，实际上没那么简单，用英文字母的也不一定是英语，用中文字的也不一定是中文，这是个让人纠结的事情。

于是笔者想了另外一个办法：用这个 25 万 token 的 tokenizer 对笔者收集的几十 G 中文语料分词，统计分词结果，然后按照词频选择前面的部分（最后保留了 3 万多个 token）。这样虽然费时一些，但是比较靠谱，能确保把我们比较需要的 token 保留下来。决定词表后，就要修改得到一个新的 sentencepiece 模型，这也有点麻烦，但最终经过搜索后还是把这个事情解决了，处理方法都分享在 Github 上。

经过这样处理后，要构建新的模型，则只需要多加三行代码 keep_tokens 相关的代码，所需要的显存就大大降低，并且中文生成的效果基本不变了：

# 模型路径
config_path = '/root/kg/bert/mt5/mt5_base/t5_config.json'
checkpoint_path = '/root/kg/bert/mt5/mt5_base/model.ckpt-1000000'
spm_path = '/root/kg/bert/mt5/sentencepiece_cn.model'
keep_tokens_path = '/root/kg/bert/mt5/sentencepiece_cn_keep_tokens.json'

# 加载分词器
tokenizer = SpTokenizer(spm_path, token_start=None, token_end='</s>')
keep_tokens = json.load(open(keep_tokens_path))

# 加载模型
t5 = build_transformer_model(
    config_path=config_path,
    checkpoint_path=checkpoint_path,
    keep_tokens=keep_tokens,
    model='t5.1.1',
    return_keras_model=False,
    name='T5',
)

encoder = t5.encoder
decoder = t5.decoder
model = t5.model

3.2 效果

最后，大家应该是关心折腾了这么久，生成效果究竟有没有提升，有没有使用的价值？这样说吧，用 mT5 small 版本 finetune 出来的 CSL 标题生成模型，BLEU 指标能持平基于 WoBERT 的 UniLM 模型，并且解码速度快 130%；而用 mT5  base 版本 finetune 出来的 CSL 标题生成模型，指标能超过基于 WoBERT 的 UniLM 模型 1% 以上，并且解码速度也能快 60%。

说白了，确实是又快又好。至于设备要求，平时跑过 BERT base 的同学，基本都应该能跑起 mT5 small/base 版，甚至 large 版也可以尝试一下，至于 XL 和 XXL，那就比较难搞了，建议还是放弃吧。

更多的惊喜，还是大家自己去挖掘吧。对了，顺便需要提醒一下，微调 T5 模型的时候，学习率要比微调 BERT大10 倍以上才行（即 级别，BERT 一般是 级别），这是两者模型架构差异决定的。

小结

本文回顾了一下 Google 去年发布的 T5 模型，然后介绍了最近发布的多国语言版的 mT5，最后介绍了如何在 bert4keras 中微调 mT5 来做中文任务，结果显示 mT5 在中文生成上有着很不错的表现，值得做文本生成任务的同学一试。

参考文献

[1] https://super.gluebenchmark.com/

[2] https://github.com/google-research/text-to-text-transfer-transformer/blob/master/released_checkpoints.md

[3] https://arxiv.org/abs/2002.05202

[4] https://arxiv.org/abs/1612.08083

[5] https://arxiv.org/abs/2010.12821

[6] https://kexue.fm/archives/7758

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