論文読み会 SNLP2020 ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators

第12回最先端NLP勉強会
ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators (ICLR2020)
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1. ELECTRA: Pre-training Text Encoders As Discriminators Rather Than Generators. In: ICLR 2020 Kevin Clark, Minh-Thang Luong, Quoc V. Le, Christopher D. Manning 第12回 最先端NLP勉強会 Titech Okazaki Lab/Hottolink: Sakae Mizuki 2020/09/26 ※ スライド中の図表・数式は，断りのないかぎり本論文からの引用です
2. Overview of the Research 2
3. 背景・目的・仮説・提案手法 • 背景 • BERT等のMasked Language Modeling(=MLM)は有効だが，pre-trainingがしんどい． • 目的 • Masked Language Modeling(=MLM)の効率を改善したい． • つまり，MLMより少ない計算量で済むpre-training taskを考えたい． • ここでいう計算量とは，pre-training taskに消費するFLOPSのこと． • 仮説 • MLMでは，masked token(15%)のみに教師信号が付与される． • すべてのtokenに教師信号を付与できるtaskならば，学習効率が改善するのでは？ • 提案手法 • pre-training taskとしてReplaced Token Detection(=RTD)を提案する． • corrupted sentenceを入力して，各tokenがoriginalかreplacedかを識別する． 3
4. 結果 • BERTと同等の計算量で，downstream task(GLUE)を3~5ポイント改善(左図)． • RoBERTaの約1/4の計算量で，同水準の性能を実現(右図)． 4 計算量 性能
5. Methodology 5
6. Replaced Token Detectionの説明 • GeneratorおよびDiscriminatorを用意する． • Generatorの役割は masked token filling を用いて corrupted sentence を生成す ること．pre-trainingが終われば用済み． • Discriminatorの役割は corrupted sentence のtokenがoriginalかreplacedかを識 別すること．pre-trainingのあとでdownstream taskに転移学習する． • Next sentence predictionは行わない． 6 Generator (small MLM) Discriminator (ELECTRA) the artist sold the car original original original original replaced [mask] artist sold the [mask] the artist sold the painting original sentence corrupted sentence original / replaced detection sample sample
7. Replaced Token Detectionの説明 • GeneratorはDiscriminatorと同時並行で学習する． • Generatorの学習には，masked token predictionを使う．Discriminatorから誤差逆 伝播するわけではない． • つまりGeneratorは，small MLMを学習している． • Generatorの学習が進捗するにつれて本物らしいcorrupted sentenceが生成される． Generator (small MLM) the car [mask] artist sold the [mask] the artist sold the painting 7
8. 類似手法との区別 • GANではない． • Generatorを敵対的学習するわけではない． • そもそも，Discriminator lossからGeneratorに誤差逆伝播しない． • Denoising AutoEncoder(=DAE)とは，ちょっと違う． • original OR replaced を識別するだけなので，original inputを再構成しない． • むしろContinuous Bag-of-Words(=CBOW)に似ている． • Transformerによってtarget vectorとcontext vectorを計算していると考える． • Generatorをproposal distribution，original tokenを正例，replaced tokenを負例とみ なすと，CBOWの枠組みに一致する． 8
9. うまくいかなかった派生手法 • GeneratorとDiscriminatorの訓練方法を変えることにより，いろいろな派生 手法を作り出すことができる． • たとえば，Generatorの敵対的学習も原理的には可能．どうなるか気になりますよね？ • しかし以下に挙げる派生手法は，提案手法ほどの性能が出なかった． • Simpler “unigram” generator • unigram確率分布を使ってcorrupted sentenceを生成． • Adversarial ELECTRA • Generatorを敵対的学習(=Discriminatorを騙すように学習)． • Two-Stage ELECTRA • Generatorを先に学習．パラメータを固定してから，Discriminatorを学習． 9
10. うまくいかなかった派生手法：実験結果 “unigram” generator Two-Stage ELECTRA(右図・緑実線)は伸びしろがありそう，ちょっと諦めるのが早いかも． 10
11. Experiments 11
12. 検証仮説および実験設定 • 実験で検証したい仮説は，以下の通り． • ELECTRAの学習効率が，既存手法よりも高いこと． • 具体的には，pre-trainingに要するFLOPS(compute budget)が少ないこと． • 訓練データ量や最適化手法をできるだけ揃えた上で，複数のモデルサイズで Baselinesと比較する． • 実験設定は以下の通り． • モデルサイズ：ELECTRA-{Small, Base, Large} • Baselines：BERT-{Small, Base, Large}, RoBERTa(Large), XLNet(Large) • Downstream tasks：GLUE, SQuAD 1.1/2.0(スライドは省略) 12
13. 主要な実験結果 • BERTと同等の計算量で，GLUEを3~5ポイント改善(左図)． • 特に，モデルサイズが小さいときの改善幅が大きい． • RoBERTaの約1/4の計算量で，同水準の性能を実現(右図)． 13 約1/4の計算量 3~5ポイント改善
14. 詳細な実験結果(の一部) • RoBERTaの約1/4の計算量で，同水準の性能を実現(緑強調)． • XLNet・BERTと同程度の計算量で，GLUEを1ポイント強改善(赤強調) 14
15. Analysis 15
16. 効率的な学習の要因 • ELECTRAの学習効率が，既存手法よりも高い理由を分析する． • そこで，Discriminatorの訓練方法を変更して性能を比較してみる． 1. ELECTRA 15% • masked tokenのみに対して，Replaced Token Detectionを学習． • ELECTRAとの相違点は，masked token(全体の15%)のみに教師信号が付与されること． 2. Replace MLM • Corrupted sentenceを入力して，masked token predictionを学習． • BERTとの相違点は [mask] tokenが，replaced tokenになること．つまりpre-train/fine-tune discrepancy[Devlin+, 2018]が解消されること． 3. All-Tokens MLM • Corrupted sentenceを入力して，token predictionを学習． • ELECTRAとの相違点は，original/replaced detectionではなくtoken predictionになること． 16
17. 効率的な学習の要因 • ELECTRA vs ELECTRA 15%の性能差がもっとも大きい(85.0 vs 82.4)． • したがってELECTRAの学習効率が高い理由は，すべてのtokenに教師信号を付与 しているためだと示唆される． 17
18. Conclusion 18
19. 論文のまとめ • Masked Language Modelingより少ない計算量で済むpre-training taskを考えたい． • 「すべてのtokenに教師信号を付与するとよい」という仮説に基づき， Replaced Token Detection taskを提案．本taskでは，smaller MLM をcorrupted sentence generatorとして使用する． • BERT, XLNet, RoBERTaと比較して，学習効率が高い・性能が高いこ とを実証． • Discriminatorの訓練方法を通じた考察により，すべてのtokenに教師 信号を付与することが高効率な学習の源泉らしいことを確認． 19
20. 発表者の所感 • とてもおもしろい論文である． • Masked Language Modelingの次は何なんだ，を妄想できる． • Negative resultsも報告されているので，とてもありがたい． • (お手軽な)発展研究の余地がある． • DiscriminatorからGeneratorに誤差逆伝播してみる． • Masking strategy(e.g. SpanBERT)と併用してみる． • Generatorも転移学習に使用する．など • 一方で Scaling Laws の餌食になる可能性もある． • 訓練データ・計算量の大規模化により，RoBERTaがXLNetを上回った． • Language modelingでは，モデルの大規模化により学習効率が上がるという報告があ る[Kaplan+, 2020]． • ELECTRAもモデルが大規模化するとgainが小さくなる傾向がある(本論文Figure.4)． 20 [Kaplan+, 2020] KAPLAN, Jared, et al. Scaling laws for neural language models. arXiv preprint arXiv:2001.08361, 2020.
21. Appendix 21
22. Stepsおよび最適化について • Figure.1では，RoBERTa-100kのFLOPSがELECTRA-100kの約4倍になっています．これ は誤りでは？と思う方のために補足説明しておきます． • stepsは，モデルパラメータの更新回数(=mini batchの個数)を表しています． • RoBERTaのbatch sizeは，ELECTRAの4倍です．このためFLOPSも約4倍になっています． (ちょうど4倍にならないのは，GeneratorのFLOPSが加算されるため) • 参考までに，各モデルの主な最適化設定を一覧にしておきます． 22 モデル batch size max steps. optimizer trainset XLNet 2,048 500K Adam [Yang+, 2019] RoBERTa 8,192 500K Adam [Liu+, 2019] BERT 256 1,000K Adam [Devlin+, 2018] BERT(ours)(※) 2,048 500K LAMB [Yang+, 2019] ELECTRA 2,048 500K LAMB [Yang+, 2019] ※ 本論文Table.2
23. ELECTRAの実装・学習済みモデル • ELECTRAの著者実装はgithubに公開されています． • https://github.com/google-research/electra • ELECTRAの実装・学習済みモデル(English)は，transformersからも配布されています． • 実装：https://huggingface.co/transformers/model_doc/electra.html • 学習済みモデル：https://huggingface.co/google/electra-large-discriminator 23