那个在国际翻译大赛上夺冠的模型，字节刚刚给开源了（附夺冠代码）

2022 年 4 月 14 日 机器之心

机器之心发布

作者：钱线、封江涛、周浩

Transformer 等文本生成主流算法的逐词生成对适合并行计算的 GPU 并不友好，会导致 GPU 利用率低下。并行生成有助于解决这一问题。前不久，字节跳动火山翻译团队的并行生成翻译系统 GLAT 拿下了 WMT2021 De-En/En-De 的双料冠军。为了帮助大家跟进这一成果，火山翻译开源了一个名为 ParaGen 的 Pytorch 深度学习框架，其中包含 GLAT 模型复现和 WMT21 的代码。

代码地址：https://github.com/bytedance/ParaGen

文本生成是自然语言处理的一个重要研究方向，具有广泛的应用场景。比如文本摘要、机器翻译、文案生成等等。不同于一般的分类、标注等任务，文本生成不仅要考虑每个词的重要性，提高单词的预测准确性，也要兼顾词语之间的搭配，保持整个文本的流畅度。因此一般的做法是逐词生成，每产生一个词都会考虑和已有词的关系。

经过以上步骤进行文本生成的这类模型称为自回归模型，比如目前主流的生成算法 Transformer。该模型首先对原始文本进行编码，比如机器翻译中的待翻译文本或者是文本摘要中的原文。然后再从左到右逐词解码产生翻译好的文本或是摘要。基于该算法的开源软件有 tensor2tensor、fairseq 等。然而逐词生成对适合并行计算的 GPU 来说并不友好，导致 GPU 利用率低下，句子生成速度慢。因此近年来有很多研究探索如何并行生成文本，降低响应延时。

此前，字节跳动人工智能实验室 (AI-Lab) 的火山翻译团队研发了并行生成的翻译系统 Glancing Transformer (GLAT)(参见《ACL 2021 | 字节跳动 Glancing Transformer：惊鸿一瞥的并行生成模型》)，并且使用它一举拿下了 WMT2021 De-En/En-De 的双料冠军 (参见《并行生成奇点临近！字节跳动 GLAT 斩获 WMT2021 大语种德英自动评估第一》)，彰显出了并行生成的强大潜力。ParaGen 正是在这个背景下应运而生。团队的研究者们发现，对于并行生成来说，单单是模型的改进已经不能满足研究的需求，训练方法、解码算法的改进也变得日益重要。而 ParaGen 的开发正是为了解放并行生成研究的生产力。

在 ParaGen 中，火山翻译开源了 GLAT 模型复现和 WMT21 的代码，帮助大家更好地去跟进并行生成的研究结果。在未来，火山翻译也将开源更多并行生成相关的技术，推动并行生成技术的进一步发展，帮助并行生成这一技术逐渐走向更多的生产应用。与此同时，除了并行生成以外，ParaGen 也支持了多元化的自然语言处理任务，包括自回归翻译、多语言翻译、预训练模型、生成任务、抽取任务、分类任务等，并提供从零复现的代码，帮助刚接触自然语言处理研究的同学更快进入到研究的状态。

ParaGen 让开发更灵活、更自由、更简便

ParaGen 支持了多达 13 种可自定义模块，包括数据读入、数据预处理、数据采样、数据加载、网络模块、训练模型、推断模型、优化目标、搜索算法、优化器、数值规划器、训练算法和评价目标，相比于同类的文本生成框架，大大提高了二次开发的灵活性。而对于不同的模块，ParaGen 采用微内核的设计，每个模块只提供一些通用基本的实现，彼此之间互相独立，比如数值优化器中 InverseSquareRootRateScheduler、网络模块的 positional embedding、数据读入的 JsonDataset 等。也正是得益于这细致的 13 类模块拆解，ParaGen 可以更方便地进行自定义。例如需要实现 glancing training 的方式，在 ParaGen 里面仅仅只需要重载一个 forward_loss 函数，就可以模块化的实现自定义的训练。

import torch
from paragen.trainers.trainer import Trainer
from paragen.trainers import register_trainer


@register_trainer
class GLATTrainer(Trainer):
    """
    Trainer with glancing strategy
    """
    def _forward_loss(self, samples):
        glancing_output = self._generator(**samples['net_input'])
        fused_samples = self._fusing(samples, glancing_output)
        logging_states = self._criterion(**fused_samples)
        return loss

不同于既往的过程式开发，ParaGen 更偏向于组装式开发。过程式开发中，框架固定一个流程代码，用户则想办法将各个模组填入到流程里面。而 ParaGen 的组装式开发则是完全不同。想象你目前正要实现一个任务，ParaGen 像是一个工具箱，你可以根据自己想要的功能组装出一个完整的流程出来，比如可以选择合适的 Dataset 类来进行数据读取、选择 Sampler 来进行 batch 组合、选择 Metric 来进行结果评估、甚至定义自己的训练流程等等。而在碰到了没有实现的工具时，ParaGen 的工具又可以作为父类使用，通过重载一小部分的函数来定制自己的专属工具，以适配更多的任务。

与此同时，ParaGen 代码结构拆解的更加细致，用户只要花 2-3 小时阅读代码就能了解整个项目的框架，从而定制自己的任务。不仅如此，ParaGen 也提供了相应的教程，帮助初学者认识学习了解整个 ParaGen 代码的基本知识和使用方式。

ParaGen 让开发更稳定

ParaGen 能够很好的支持不同方向的同时开发。ParaGen 支持可插拔的方式进行代码开发，允许用户脱离框架进行开发。用户可以在任何的目录下开发自己专属的模块，并通过 --lib {my_lib} 命令进行导入 ParaGen 执行，使得二次开发代码独立于主代码，更加有利于二次开发代码的维护和主框架的稳定，保证了不同项目开发的并行性和稳定性，不会引起彼此代码的冲突。

ParaGen 采用 apache2 开源协议，该协议十分宽松，比如允许其他开发人员二次开发后闭源等，方便更多的优秀开发人员或者团队的参与。

作为首款翻译质量超过传统自回归模型的并行文本生成软件，ParaGen 证明了同时兼顾速度和质量的可行性，为后续研究提供了可复现的实现。在应用层面，极大地满足了终端部署的低功耗快速响应的性能需求。在后续的开发中，ParaGen 一方面会探索更多并行算法，比如条件随机场模型，进一步提高性能。另一方面也会开拓更多的部署环境，比如移动终端，嵌入式系统等等，方便更多实际场景的应用开发。

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