ACL2020 | FastBERT：放飞BERT的推理速度

一只小狐狸带你解锁 炼丹术&NLP 秘籍

FastBERT

自从BERT问世以来，大多数NLP任务的效果都有了一次质的飞跃。BERT Large在GLUE test上甚至提升了7个点之多。但BERT同时也开启了模型的“做大做深”之路，普通玩家根本训不起，高端玩家虽然训得起但也不一定用得起。

所以BERT之后的发展也比较清晰，一部分壕大佬们继续搞预训练提升效果，当你对BERT Large望而却步的时候，又出了GPT2，又双出了威震天Megatron-LM，又双叒出了T5，又双叒叕出了DeepSpeed。。。每次都是照着一个数量级去加，剩下的人只能默默观望，翻翻《显存不够，如何训练大型神经网络？》看哪个trick可以用上。

另一部分大佬着力于给BERT瘦身提升速度。比如剪枝，剪掉多余的连接、多余的注意力头、甚至LayerDrop^[1]直接砍掉一半Transformer层；再比如量化，把FP32改成FP16或者INT8；还有蒸馏，用一个学生模型来学习大模型的知识，不仅要学logits，还要学attention score。。。

然而，大部分减肥方法都会带来精度的下降。剪枝会直接降低模型的拟合能力，量化虽然有提升但也有瓶颈，蒸馏的不确定性最大，很难预知你的BERT教出来怎样的学生。

但！是！

昨天刷到了一篇让我眼前一亮的文章《FastBERT: a Self-distilling BERT with Adaptive Inference Time》^[2]，是北大+腾讯+北师大的ACL2020。作者提出了一种新的inference速度提升方式，相比单纯的student蒸馏有更高的确定性，且可以自行权衡效果与速度，简单实用。

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FastBERT

模型结构

FastBERT的创新点很容易理解，就是在每层Transformer后都去预测样本标签，如果某样本预测结果的置信度很高，就不用继续计算了。论文把这个逻辑称为样本自适应机制（Sample-wise adaptive mechanism），就是自适应调整每个样本的计算量，容易的样本通过一两层就可以预测出来，较难的样本则需要走完全程。

那么问题来了，用什么去预测中间层的结果呢？作者的解决方案是给每层后面接一个分类器，毕竟分类器比Transformer需要的成本小多了：

注：FLOPs (floating point operations)是Tensorflow中提供的浮点数计算量统计

于是模型的整体结构就呼之欲出了：

作者将原BERT模型称为主干（Backbone），每个分类器称为分支（Branch）。

要注意的是，这里的分支Classifier都是最后一层的分类器蒸馏来的，作者将这称为自蒸馏（Self-distillation）。就是在预训练和精调阶段都只更新主干参数，精调完后freeze主干参数，用分支分类器（图中的student）蒸馏主干分类器（图中的teacher）的概率分布。

之所以叫自蒸馏，是因为之前的蒸馏都是用两个模型去做，一个模型学习另一个模型的知识，而FastBERT是自己（分支）蒸馏自己（主干）的知识。值得注意的是，蒸馏时需要freeze主干部分，保证pretrain和finetune阶段学习的知识不被影响，仅用brach 来尽可能的拟合teacher的分布。

那为什么不直接用标注数据训分支分类器呢？因为直接训效果不好呗（摊手～下面是作者在消融实验给出的结果：

可以看到，非蒸馏的结果没有蒸馏要好。个人认为是合理的，因为这两种方式在精调阶段的目标不一样。非自蒸馏是在精调阶段训练所有分类器，目标函数有所改变，迫使前几层编码器抽取更多的任务feature。但BERT强大的能力与网络深度的相关性很大，所以过早地判断不一定准确，致使效果下降。

同时，使用自蒸馏还有一点重要的好处，就是不再依赖于标注数据。蒸馏的效果可以通过源源不断的无标签数据来提升。

模型训练与推理

了解模型结构之后，训练与推理也就很自然了。只比普通的BERT模型多了自蒸馏这个步骤：

1. Pre-training：同BERT系模型是一样的，网上那么多开源的模型也可以随意拿来～
2. Fine-tuning for Backbone：主干精调，也就是给BERT加上分类器，用任务数据训练，这里也用不到分支分类器，可以尽情地优化
3. Self-distillation for branch：分支自蒸馏，用无标签任务数据就可以，将主干分类器预测的概率分布蒸馏给分支分类器。这里使用KL散度衡量分布距离，loss是所有分支分类器与主干分类器的KL散度之和
4. Adaptive inference：自适应推理，及根据分支分类器的结果对样本进行层层过滤，简单的直接给结果，困难的继续预测。这里作者定义了新的不确定性指标，用预测结果的熵来衡量，熵越大则不确定性越大：

效果

对于每层分类结果，作者用“Speed”代表不确定性的阈值，和推理速度是正比关系。因为阈值越小 => 不确定性越小 => 过滤的样本越少 => 推理速度越慢。

模型最终在12个数据集（6个中文的和6个英文的）上的表现还是很好的：

可以看到，在Speed=0.2时速度可以提升1-10倍，且精度下降全部在0.11个点之内，甚至部分任务上还有细微提升。相比之下HuggingFace的DistillBERT的波动就比较剧烈了，6层模型速度只提升2倍，但精度下降最高会达到7个点。

总结

FastBERT是一个在工程上十分实用的模型，通过提前输出简单样本的预测结果，减少模型的计算负担，从而提高推理速度。虽然每层都多了一个分类器，但分类器的计算量也比Transformer小了两个数量级，对速度影响较小。后续的分支自蒸馏也设计的比较巧妙，可以利用无监督数据不断提升分支分类器的效果。

另外，Sample-wise adaptive mechanism和Self-distillation这两个idea也是在本文首次提出，相信会起到抛玉引玉的作用，衍生更多此类工作。论文本身也还有一些想象空间，比如分别优化每层分类器，因为在主干被freeze的情况下各个分支是独立的；或者自蒸馏unfreeze主干，再加上数据自蒸馏一把，说不定还会有性能提升。

值得一提的是，本文的一作刘伟杰（北大）正是K-BERT^[3]的作者，那也是一篇我很喜欢的文章，把知识融入到BERT的方式比较优雅，真心期待作者有更多的idea～

最后再回来夸一下，FastBERT着实很实用，而且完全不会影响到手头调好的BERT，只需要蒸馏几个浅层分类器，再把判断机制加上就可以了。而且比起不太稳定的蒸馏来说放在线上也更有底，稳稳的幸福。

唯一的遗憾是源码要在文章发表时才会放出来，一起去催更吧～

https://github.com/autoliuweijie/FastBERT

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参考文献

[1] Reducing Transformer Depth on Demand with Structured Dropout: https://arxiv.org/abs/1909.11556
[2] FastBERT: a Self-distilling BERT with Adaptive Inference Time: https://arxiv.org/abs/2004.02178
[3] K-BERT: Enabling Language Representation with Knowledge Graph: https://arxiv.org/abs/1909.07606

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