【AI理论学习】语言模型：BERT的优化方法

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种自然语言处理中的预训练模型，具有强大的文本理解能力。但是BERT也存在一些缺点，主要体现在如下几个方面：
1）训练方法与测试方法不一致。因训练时把输入序列的15%随机置换为MASK标记，但这个标记在测试或微调时是不存在的，因为会影响模型性能。
2）对被置换的MASK标记，BERT的损失函数使用约等号，也就是假设那些被标记的词在给定非标记的词的条件下是独立的。但是这个假设并不是（总是）成立。

另外，模型参数量比较庞大时，自然语言理解任务效果较好，但自然语言生成任务效果欠佳，段与段之间缺乏依赖关系等。因此，有很多新的模型被提出，例如XLNet、ALBERT、ELECTRA等模型。

图解XLNet模型

论文摘要：具有建模双向上下文能力的去噪自编码预训练模型，如BERT，相比基于自回归语言建模的预训练方法表现更好。然而，由于依赖使用掩码对输入进行损坏，BERT忽略了掩码位置之间的依赖关系，存在着预训练和微调之间的差异。鉴于这些优缺点，我们提出了XLNet，这是一种广义的自回归预训练方法，它通