DeFormer：分解预先训练好的Transformers以提高问题回答速度

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DeFormer: Decomposing Pre-trained Transformers for Faster Question Answering

DeFormer：分解预先训练好的Transformers以提高问题回答速度

TF code

Abstract

​ BERTQA中应用了大量的自注意力，导致了模型训练的速度很慢并且占用大量内存。本文提出一个Deformer模型用于分解transformer，具体来说用较低层的question-wide和passage-wide的self-attention(分别计算self-attention)替代question-passage的全局注意力，由于Deformer与原始模型很相似，因此用原始的transformer的预训练权重初始化Deformer。速度提升了4倍，通过简单的知识蒸馏，准确度仅下降1%。

1 Introduction

​ 基于Transformer的模型中，大部分的计算开销都是来自每一层的自注意力计算。在MRC式的QA中，算力主要是消耗在问题和passage的自注意力计算，虽然自注意力有助于模型创建高效的问题上下文表示，但是构建context表示需要更多的时间，因为context的长度总是比question长的多，如果context可以独立于问题进行处理，那么最难计算的context表示就减少了一部分和question的attention计算，可以加速QA过程。有研究表明：transformer较低层编码倾向于关注一些局部特征，如词形、语法等；较高层才逐渐编码与下游任务相关的全局语义信息（远距离信息）。也就是说：在较低层passage编码对question的依赖不高，因此本文采用的在较低层对question和context分别编码，在较高层联合处理(形成question-context联合表征进行交互编码)，如图1所示：

​ 假设n层模型中的前K个较低层独立的处理question和context，Deformer将两个第K层的表示作为输入馈送到第K+1层，这种方法很显然能减少运算量和内存。Deformer的上层应该生成与transformer相应层相同类型信息的表示，因此本文增加了两个蒸馏式损失，目的是用于最小化分解模型和原始模型之间的高层表征和分类层logits。

​ 在三个QA数据集上进行评估模型，分别基于BERT和XLNet。速度提升了2.7 to 3.4倍，内存减少了65.8% to 72.9%，性能减少了0.6 to 1.8。BERT-large比BERT-base速度更快，精确度更高。

2 The Approach

​ 基于transformer模型的MRC框架是计算question-context上的self-attention。这种方式产生了输入对的高效表示，因为从文本中提取什么信息通常取决于问题。想要降低复杂性，可以牺牲一些代表性能力来换取脱机处理文本的能力（脱机文件：一般指保存的网页，即不联网也能浏览网页的内容）。本文也测量了文本表示在与不同问题配对时的变化（计算了上下文与不同问题配对时的段落表征方差），得出结论：==在较低层中文本表示的变化不像在较高层中的那么大，这表明在较低层中忽略question-context的注意力计算影响不会太大==。先前的研究也表明：较低层倾向于对局部现象（词性、句法类别等）建模，较高层倾向于对依赖任务（实体共指）的更多语义现象进行建模。

2.1 DeFormer

定义两段文本表示$T_a、T_b$的配对任务的transformer计算。

​ $Ta$嵌入的表示是：$\mathrm{A}=[a_1;a_2;\dots ;a_q]$

​ $T_b$嵌入的表示是：$\mathrm{B}=[b_1;b_2;\dots ;b_p]$

完整的输入序列X表示为:$\mathrm{X}=[\mathrm{A};\mathrm{B}]$

Transformer如果有n层，第i层表示为$L_i$，这些层按顺序转换表示为：

将第i层到第j层的层叠表示为：$L_{i:j}$

完整transformer、${\mathrm{A}}^n$、${\mathrm{B}}^n$的输出为：

模型图3所示：

简单的去除${\mathrm{T}}_a$和${\mathrm{T}}_b$表示之间的交叉交互，分解较低层计算（到第K层）。分解后的输出为：

基于transformer的问答系统通过一组自我关注层将输入问题和上下文一起处理。因此，将此分解应用于Transformer for QA允许我们独立处理问题和上下文文本，这反过来又允许我们离线计算较低层的上下文文本表示。

在较低层的时间复杂度从$O((p+q{)}^2)$到$O(q^2+c)$，其中$c$表示加载缓存表示的成本。

2.2 Auxiliary Supervision for DeFormer辅助监督

​ 使用transformer预训练的权重参数训练DeFormer。由于section2.1在较低层将question和passage进行独立编码，因此会丢失一些信息，本文通过对上层微调弥补这一缺点，并且还添加了辅助损失，使DeFormer的预测及其上层表示==更接近于==transformer的预测和相应的层表示。

2.2.1 Knowledge Distillation Loss知识蒸馏损失

将分解transformer的预测分布$P_A$和transformer预测分布$P_B$之间的KL散度最小化：

2.2.2 Layerwise Representation Similarity Loss

通过最小化分解transformer上层的token表示与transformer之间的欧几里得距离使得DeFormer的上层表示更接近于transformer的token表示

${\mathrm{v}}_i^j$是transformer中第i层的第j个token的表示 ${\mathrm{u}}_i^j$是Deformer中对应的表示

2.2.3 最终损失

本文将知识蒸馏损失${\mathcal{L}}_{kd}$和分层表示相似性损失${\mathcal{L}}_{lrs}$与特定任务的监督损失${\mathcal{L}}_{ts}$相加，通过超参数来调整它们的相对重要性，超参数使用贝叶斯优化来调整的，这种方法减少了寻找最优化参数组合所需要的步骤数。

3 Experiment

3.1 Datasets

SQuAD：众包工作者在维基百科上生成的超过10万个问答对

RACE：从英语考试中收集到的阅读理解数据集，旨在评估初中生的阅读和理解能力。超过28K个段落和100K个问题

BooIQ：15942个由是/否的问题组成的，这些问题出现在无提示、不受约束的环境中。

MNLI：是一个由43.3万个句子对组成的众包语料库，用文本蕴涵信息进行标注

QQP：由超过40W个来自Quora的潜在重复问题对组成

3.2 Implementation Details

作者基于原始的Bert和XLNet代码库实现了所有模型(TF1.15)。启用了bfloat16格式的TPU v3-8 node(8核，128 GB内存)上执行所有实验。

对于DeFormer-Bert和DeFormer-XLNet，通过离线计算其中一个输入段的表示并缓存它。对于问答，缓存段落；对于自然语言推理，缓存前提；对于问题相似度，缓存第一个问题

3.3 Result

表1显示了使用9个下层和3个上层时BERT-BASE和DeFormer-BERT-BASE的性能、推理速度和内存需求的主要比较结果

在所有数据集中观察到显著的加速比和显著的内存减少，同时保持了原始模型的大部分有效性，XLNet在同一表格中的结果证明了不同预先训练的transformer架构的分解有效性。

表2显示，在采用成对输入序列的QQP和MNLI数据集上，分解带来了2倍的推理加速和超过一半的内存减少。

3.3.1 Small Distilled or Large Decomposed?小蒸馏还是大蒸馏？

表3比较了BERT-BASE、BERT-LARGE和DeFormer-BERTLarge的性能、速度和内存。

DeFormer-Bert-Large比较小的Bert-Base模型快1.6倍。事实证明，分解较大的模型也比使用较小的基础模型(+2.3点)更有效。这表明，通过分解，大型transformer可以比尺寸为其一半的小型transformer运行得更快，同时也更精确。

3.4 Divergence of DeFormer and original BERT representations

最初的Bert和DeFormer-Bert之间的主要区别是在较低的层没有交叉注意。本文分析了这两个模型在所有层的表示之间的差异。

为此本文从SQuAD开发人员数据集中==随机选择了100个段落==，并<u>随机选择了与每个段落相关的数据集中已经存在的5个不同的问题</u>。对于每一篇文章，我们使用精调的原始BERT-BASE模型和DeFormerBERT-BERT模型对所有5个question-passage对序列进行编码，并==计算它们在每一层的向量表示的距离==。

图5显示了问题和文章在不同层次上的平均距离。

两个模型的pasage和question的低层表征保持相似，但上层表征有显著差异，缺乏交叉注意对低层的影响小于高层得到了证明。此外，使用上层的辅助监督可以强制DeFormer生成更接近原始模型的表示，从而达到预期效果。对于问题表征，这种影响不那么明显。

4 启示

1. 损失函数超参数的调整能够减少算力开销
2. 可以通过RNN进行替代，先分开编码再联合编码。先用RNN分开编码，再用BERT学习联合特征。

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@155-7220 给大佬鼓掌