曾被嫌弃的预训练任务NSP，做出了优秀的Zero Shot效果

在五花八门的预训练任务设计中，NSP通常认为是比较糟糕的一种，因为它难度较低，加入到预训练中并没有使下游任务微调时有明显受益，甚至RoBERTa的论文显示它会带来负面效果。所以，后续的预训练工作一般有两种选择：一是像RoBERTa一样干脆去掉NSP任务，二是像ALBERT一样想办法提高NSP的难度。也就是说，一直以来NSP都是比较“让人嫌弃”的。

不过，反转来了，NSP可能要“翻身”了。最近的一篇论文《NSP-BERT: A Prompt-based Zero-Shot Learner Through an Original Pre-training Task--Next Sentence Prediction》（下面简称NSP-BERT）显示NSP居然也可以做到非常不错的Zero Shot效果！这又是一个基于模版（Prompt）的Few/Zero Shot的经典案例，只不过这一次的主角是NSP。

背景回顾 #

曾经我们认为预训练纯粹就是预训练，它只是为下游任务的训练提供更好的初始化，像BERT的预训练任务有MLM（Masked Language Model和NSP（Next Sentence Prediction），在相当长的一段时间内，大家都不关心这两个预训练任务本身，而只是专注于如何通过微调来使得下游任务获得更好的性能。哪怕是T5将模型参数训练到了110亿，走的依然是“预训练+微调”这一路线。

首先有力地打破我们这个思维定式的，当属去年发布的GPT3，它显示在足够大的预训练模型下，我们可以设计特定的模版，使得不进行微调就可以起到很好的Few/Zero Shot效果。有GPT的地方，BERT从来不会缺席，既然GPT可以，那么BERT应该也行，这就导致了后来的PET工作，它同样构建特别的模版，利用预训练的MLM模型来做Few/Zero Shot，还不了解的读者可以参考《必须要GPT3吗？不，BERT的MLM模型也能小样本学习》。

自此，“预训练+模版”的工作逐渐增多，现在甚至有“爆发”之势，这系列工作现在大致都统称“Prompt-based Language Models”，随便搜搜就可以找到很多。如今，大家已经形成了一个共识：构建适当的Prompt，使得下游任务的形式跟预训练任务更贴近，通常能获得更好的效果。所以如何构建Prompt，便是这系列工作的重点之一，比如P-tuning就是其中的经典工作（参考《P-tuning：自动构建模版，释放语言模型潜能》）。

NSP入场 #

仔细观察一下Prompt-based的相关工作就会发现，当前主要的内容都是研究如何更好地利用预训练好的GPT、MLM或者Encoder-Decoder模型，鲜有关注其余预训练任务的。而NSP-BERT这个工作，则充分挖掘了NSP任务的潜力，并且启发我们哪怕局限在Prompt-based，其研究思路还有很大的发散空间。

所谓NSP任务，并不是真的去预测下一句，而是给定两个句子，判断这两个句子是否相邻。相应地，NSP-BERT的思路其实很简单，以分类问题为例，就是把输入视为第一句，然后将每个候选类别添加特定的Prompt作为第二句，逐一判断第一句与哪个第二句更加连贯。可以发现NSP-BERT思路跟PET很相似，其实Prompt-based的工作都很容易理解，难的是如何首先想到这样做。

下图演示了NSP-BERT做常见的一些NLU任务的参考Prompt方案，可以看到NSP-BERT能做到任务还是不少的：

其实看完这张图，就已经了解了NSP-BERT的大部分思想了，论文的其他部分，只不过是对这张图的细节进行展开描述而已。想要深入了解的同学，自行仔细阅读原论文即可。

如果说NSP-BERT这个模式，倒不是第一次出现，早前就有人提出用NLI模型来做Zero Shot的（参考《NLI Models as Zero-Shot Classifiers》），它的格式跟NSP是基本一致的，但需要标签语料有监督地微调，而纯无监督的NSP的利用，这还是第一次尝试。

实验效果 #

有意思的是，对于我们来说，NSP-BERT是非常“接地气”的良心工作。比如，它是中国人写的，它的实验任务都是中文的（FewCLUE和DuEL2.0），并且开源了代码。下面是作者开源地址：

Github：https://github.com/sunyilgdx/NSP-BERT

最重要的是，NSP-BERT的效果真的不错：

总的来说，看完这些实验结果后，笔者只向对NSP说一句“失敬失敬”，这么一位模型界的大佬在面前，但却一直没有意识到，这必须得为NSP-BERT的作者的观察力点赞了。

文章小结 #

本文分享了用BERT的预训练任务NSP来做Zero Shot的一篇论文，论文结果显示用NSP来做Zero Shot也能做到非常优秀的效果，也许假以时日，NSP要“崛起”了。

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