NAACL 2022 | TAMT：通过下游任务无关掩码训练搜索可迁移的BERT子网络

科技

2022-06-26 15:06

©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

收录会议：

NAACL 2022

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2204.11218

代码链接：

https://github.com/llyx97/TAMT

动机

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

下游任务无关的掩码训练TAMT

▲ 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（Task-Agnostic Mask Training，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。

2.1 BERT子网络

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

。

2.2 通过二元化和梯度估计进行掩码训练

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：

其中为阈值。

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。

2.3 子网络结构初始化

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。

2.4 TAMT训练目标

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

3.1 实验设置

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。

3.2 主实验结果

▲ 图3 BERT及其子网络的下游任务表现

▲ 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：

权重剪枝和 TAMT 都明显优于随机子网络，在较低 sparsity 下可以保留完整模型的大部分性能。
采用不同训练目标的三种 TAMT 方法都优于 IMP 和 OMP，在较高的 sparsity 下可以找到迁移能力更强的 BERT/RoBERTa 子网络。
不同的 TAMT 训练目标对于 BERT 子网络影响不大，而对于 RoBERTa，TAMT-KD+MLM > TAMT-MLM > TAMT-KD。这说明 MLM 和 KD 两种目标具有一定的一致性，或者至少不是冲突的。

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

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。

更多实验结果和分析可以参见我们的论文。

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：

在本文中我们关注非结构化子网络，这需要特殊的硬件支持才能实现实际部署中的运算加速。因此在未来工作中可以探究用 TAMT 搜索结构化 BERT 子网络的效果。
TAMT 以及其他方法搜索到的子网络在 90% sparsity 下的效果都还不理想，因此另一个有意义的未来研究方向是探究如何改进 TAMT，从而在更高 sparsity 下搜索到可迁移的 BERT 子网络。
为了实现这个目标，一个可行的方向是探究其他下游任务无关训练目标。

参考文献

[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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