©PaperWeekly 原创 · 作者 | 刘源鑫
单位 | 中科院信工所
研究方向 | 模型压缩
论文标题:
Learning to Win Lottery Tickets in BERT Transfer via Task-agnostic Mask Training
NAACL 2022
https://arxiv.org/abs/2204.11218
https://github.com/llyx97/TAMT
以 BERT 的问世为标志,“预训练+ 下游任务微调”成为了 NLP 任务的一个主流范式。研究趋势显示,持续增长的参数量是预训练语言模型(PLM) 获得成功的一个关键因素。然而,这也增大了 PLM 在下游任务微调和部署的开销。
与此同时,近期关于彩票假设(Lottery Ticket Hypothesis, LTH [1] )的研究 [2] 发现,基于权重的剪枝(magnitude-based pruning)可以在预训练的 BERT 模型中发现一些 winning ticket 子网络,它们可以迁移到多个下游任务微调,并取得和完整 BERT 相当的效果。
通过初步的实验分析,我们发现这些 winning ticket 子网络良好的下游任务迁移效果,和它们在预训练任务上的效果存在相关性 。如图 1 所示,在 50% sparsity 下,oneshot magnitude pruning (OMP)
[1]
得到的子网络在预训练 mask language modeling(MLM)任务和下游任务上都明显超过随机子网络。然而,随着 sparsity
[2]
持续上升,OMP 子网络在 MLM 任务和下游任务上的效果同时下降。这意味着如果我们能够找到在预训练任务上性能更好的 BERT 子网络,那么它们很可能也有更好的下游任务的迁移能力。
▲ 图1 OMP子网络和随机子网络(Rand)在下游任务(左)和预训练任务(右)的表现
▲ 图2 TAMT在预训练任务上(MLM或知识蒸馏)学习子网络结构,然后将其迁移到不同的下游任务进行微调
基于以上动机,我们提出下游任务无关的掩码训练(T ask-A gnostic M ask T raining,TAMT )方法。如图 2 所示,TAMT 在预训练任务上优化 BERT 子网络的结构(不改变预训练参数值),从而使子网络在预训练任务上有较好的性能。随后搜索到的子网络将被迁移到多种下游任务进行微调训练。
对于一个模型
,我们通过在其参数
上加上二元掩码
得到子网络
。对于 BERT 模型
我们考虑的压缩对象是 Transformer 中的多头自注意力层(Self-Att)和 feed-forward network(FFN)中的参数矩阵,以及词嵌入(word embedding)矩阵。即 。
为了用梯度下降更新二元掩码
,我们借鉴了训练二元神经网络(binarized neural networks)
[3]
的方法。这主要包括前向传播时的二元化 ,和反向传播时的梯度估计 。
具体地,在掩码训练过程中,模型中的每个参数矩阵
都会伴随一个二元掩码矩阵
和一个实数值的掩码矩阵
其中
由
进行二元化得到:
在反向传播时,由于二元化操作不可导,我们用 straight-through estimator
[4]
进行梯度估计,从而更新实数值掩码矩阵的参数:
其中
和
分别为学习率和损失函数。
由于 OMP 子网络本身具有较好的性能(见图 1)并且 OMP 的计算开销很小,我们用 OMP 子网络来初始化后续的掩码训练。
子网络结构的学习可以采用任意的下游任务无关(task-agnostic)的目标函数。在本文中我们探究两种训练目标:预训练 BERT 时使用的 MLM,以及基于隐层表示的知识蒸馏
[5]
。具体地,在知识蒸馏中,我们优化学生模型(BERT 子网络)和教师模型(完整 BERT)隐层表示的 cosine 距离:
根据训练目标的不同,TAMT有三种不同的形式。 TAMT-MLM 采用 MLM 为训练目标, TAMT-KD 采用隐层表示蒸馏为训练目标, TAMT-MLM+KD 同时采用两种训练目标。
实验
模型: 在主实验中,我们选用 BERT-base 和 RoBERTa-base 两种预训练语言模型。在其余实验分析中,我们主要以 BERT-base 为研究对象。
基线方法: 我们主要和基于权重剪枝的方法对比,包括 OMP 和在 MLM 任务上进行的迭代权重剪枝(Iterative Magnitude Pruning, IMP)。
数据集:
在子网络搜索阶段(IMP 和 TAMT),我们采用 WikiText-103 数据集。对于下游任务,我们选用自然语言理解 GLUE benchmark 中的 6 个数据集 CoLA, SST-2, RTE, MNLI, MRPC,STS-B,以及 SQuAD v1.1 问答数据集。
▲ 图4 RoBERTa及其子网络的下游任务表现
图 3 和图 4 展示了不同 sparsity 下,不同方法搜索到的 BERT 和 RoBERTa 子网络迁移到下游任务微调的性能。我们发现:
3.3 预训练效果和下 游任务效果的关系
▲
图5 预训练任务(MLM及KD)dev loss和下游任务平均性能的关系
为了验证 TAMT 子网络下游任务性能的提升是否真的来源于预训练任务性能的提升(我们的动机),我们计算了 TAMT 过程中子网络在相应任务上的 dev loss,并且将之和下游任务性能联系起来。如图 5 所示,我们发现:
TAMT-MLM 和 TAMT-KD 分别具有最低的 MLM 和 KD loss,说明在 TAMT 过程中,子网络结构的确按照我们设定的目标被优化。
同时,子网络在下游任务上的性能也随着 TAMT 对其结构的优化而逐渐提升。这说明了 BERT 子网络的预训练任务性能和下游任务(微调后)性能之间的确存在相关性 ,也证明了我们动机的合理性。
3.4 子网络搜索开销和下游任务效果的关系
▲ 图6 不同预训练步数(左)和时间(右)下搜索到的子网络(70% sparsity)的下游任务平均性能
IMP 和 TAMT 都需要通过一定的预训练来搜索子网络结构。前者交替进行参数训练和剪枝,而后者直接优化子网络结构。图 6 对比了二者的子网络搜索效率。可以看出,随着预训练开销的增加,TAMT 和 IMP 子网络的下游任务微调性能都逐渐提升。相比之下,TAMT 的提升速度更快,在下游任务性能相同(IMP 的最高性能)的情况下,TAMT 的训练开销要少 8 倍多。
3.5 子网络结构初始化的影响
▲ 图7 OMP初始化和随机初始化的对比
在以上实验中,我们默认采用 OMP 子网络作为 TAMT 的初始化。为了验证这么做的必要性,我们将 OMP 初始化和随机初始化进行对比。如图 7 所示,当 TAMT 以随机子网络为初始化时,随着训练进行下游任务迁移效果仍然可以稳定提升。但是相比于 OMP 初始化,随机初始化训练收敛后的最终结果要差很多。
总结及未来方向
在本文中,我们关注搜索可迁移的 BERT 子网络的问题。我们发现 BERT 子网络的下游任务迁移效果和其在预训练任务上的效果呈正相关。受此启发,我们提出利用下游任务无关掩码训练(TAMT)的方法搜索可迁移的 BERT 子网络。相比于启发式的权重剪枝方法,利用 MLM 或知识蒸馏作为训练目标的 TAMT 可以搜索到下游任务效果更好的 BERT 子网络,这在现有工作的基础上揭示了 BERT 子网络具有更强的下游任务迁移能力。同时 TAMT 在子网络搜索过程中也比迭代权重剪枝更加高效。
在 TAMT 的框架下,仍然有几个方向值得继续改进和探究:
[1] Jonathan Frankle and Michael Carbin. The lottery ticket hypothesis: Finding sparse, trainable neural networks. In ICLR 2019.
[2] Tianlong Chen, Jonathan Frankle, Shiyu Chang, Sijia Liu, Yang Zhang, Zhangyang Wang, and Michael Carbin. The lottery ticket hypothesis for pretrained BERT networks. In NeurIPS 2020.
[3] Itay Hubara, Matthieu Courbariaux, Daniel Soudry, Ran El-Yaniv, and Yoshua Bengio. Binarized neural networks. In NIPS 2016.
[4] Yoshua Bengio, Nicholas Léonard, and Aaron C. Courville. 2013. Estimating or propagating gradients through stochastic neurons for conditional computation. CoRR, abs/1308.3432.
[5] Siqi Sun, Yu Cheng, Zhe Gan, and Jingjing Liu. Patient knowledge distillation for BERT model compression. In EMNLP/IJCNLP 2019.
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