科学空间|Scientific Spaces

从这一篇开始，我们就将前面所介绍的采样算法应用到具体的文本生成例子中。而作为第一个例子，我们将介绍如何利用BERT来进行文本随机采样。所谓文本随机采样，就是从模型中随机地产生一些自然语言句子出来，通常的观点是这种随机采样是GPT2、GPT3这种单向自回归语言模型专有的功能，而像BERT这样的双向掩码语言模型（MLM）是做不到的。

事实真的如此吗？当然不是。利用BERT的MLM模型其实也可以完成文本采样，事实上它就是上一篇文章所介绍的Gibbs采样。这一事实首先由论文《BERT has a Mouth, and It Must Speak: BERT as a Markov Random Field Language Model》明确指出。论文的标题也颇为有趣：“BERT也有嘴巴，所以它得说点什么。”现在就让我们看看BERT究竟能说出什么来～

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不同于RNN、CNN等模型，对于Transformer模型来说，位置编码的加入是必不可少的，因为纯粹的Attention模块是无法捕捉输入顺序的，即无法区分不同位置的Token。为此我们大体有两个选择：1、想办法将位置信息融入到输入中，这构成了绝对位置编码的一般做法；2、想办法微调一下Attention结构，使得它有能力分辨不同位置的Token，这构成了相对位置编码的一般做法。

虽然说起来主要就是绝对位置编码和相对位置编码两大类，但每一类其实又能衍生出各种各样的变种，为此研究人员可算是煞费苦心、绞尽脑汁了，此外还有一些不按套路出牌的位置编码。本文就让我们来欣赏一下研究人员为了更好地表达位置信息所构建出来的“八仙过海，各显神通”般的编码方案。

绝对位置编码

形式上来看，绝对位置编码是相对简单的一种方案，但即便如此，也不妨碍各路研究人员的奇思妙想，也有不少的变种。一般来说，绝对位置编码会加到输入中：在输入的第$k$个向量$\boldsymbol{x}_k$中加入位置向量$\boldsymbol{p}_k$变为$\boldsymbol{x}_k + \boldsymbol{p}_k$，其中$\boldsymbol{p}_k$只依赖于位置编号$k$。

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“用词造句”是小学阶段帮助我们理解和运用词语的一个经典任务，从自然语言处理的角度来看，它是一个句子扩写或者句子补全任务，它其实要求我们具有不定向地进行文本生成的能力。然而，当前主流的语言模型都是单方向生成的（多数是正向的，即从左往右，少数是反向的，即从右往左），但用词造句任务中所给的若干个词未必一定出现在句首或者句末，这导致无法直接用语言模型来完成造句任务。

本文我们将介绍论文《CGMH: Constrained Sentence Generation by Metropolis-Hastings Sampling》，它使用MCMC采样使得单向语言模型也可以做到不定向生成，通过增、删、改操作模拟了人的写作润色过程，从而能无监督地完成用词造句等多种文本生成任务。

问题设置

无监督地进行文本采样，那么直接可以由语言模型来完成，而我们同样要做的，是往这个采样过程中加入一些信号$\boldsymbol{c}$，使得它能生成我们期望的一些文本。在本系列第一篇文章《【搜出来的文本】⋅（一）从文本生成到搜索采样》的“明确目标”一节中，我们就介绍了本系列的指导思想：把我们要寻找的目标量化地写下来，然后最大化它或者从中采样。

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最近凑着热闹玩了玩全球人工智能技术创新大赛中的“小布助手对话短文本语义匹配”赛道，其任务就是常规的短文本句子对二分类任务，这任务在如今各种预训练Transformer“横行”的时代已经没啥什么特别的难度了，但有意思的是，这次比赛脱敏了，也就是每个字都被影射为数字ID了，我们无法得到原始文本。

在这种情况下，还能用BERT等预训练模型吗？用肯定是可以用的，但需要一些技巧，并且可能还需要再预训练一下。本文分享一个baseline，它将分类、预训练和半监督学习都结合在了一起，能够用于脱敏数据任务。

本文模型示意图

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在之前的文章《必须要GPT3吗？不，BERT的MLM模型也能小样本学习》中，我们介绍了一种名为Pattern-Exploiting Training（PET）的方法，它通过人工构建的模版与BERT的MLM模型结合，能够起到非常好的零样本、小样本乃至半监督学习效果，而且该思路比较优雅漂亮，因为它将预训练任务和下游任务统一起来了。然而，人工构建这样的模版有时候也是比较困难的，而且不同的模版效果差别也很大，如果能够通过少量样本来自动构建模版，也是非常有价值的。

P-tuning直接使用[unused]来构建模版，不关心模版的自然语言性

最近Arxiv上的论文《GPT Understands, Too》提出了名为P-tuning的方法，成功地实现了模版的自动构建。不仅如此，借助P-tuning，GPT在SuperGLUE上的成绩首次超过了同等级别的BERT模型，这颠覆了一直以来“GPT不擅长NLU”的结论，也是该论文命名的缘由。

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今年年初，笔者受到BERT-flow的启发，构思了成为“BERT-whitening”的方法，并一度成为了语义相似度的新SOTA（参考《你可能不需要BERT-flow：一个线性变换媲美BERT-flow》，论文为《Whitening Sentence Representations for Better Semantics and Faster Retrieval》）。然而“好景不长”，在BERT-whitening提交到Arxiv的不久之后，Arxiv上出现了至少有两篇结果明显优于BERT-whitening的新论文。

第一篇是《Generating Datasets with Pretrained Language Models》，这篇借助模板从GPT2_XL中无监督地构造了数据对来训练相似度模型，个人认为虽然有一定的启发而且效果还可以，但是复现的成本和变数都太大。另一篇则是本文的主角《SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings》，它提出的SimCSE在英文数据上显著超过了BERT-flow和BERT-whitening，并且方法特别简单～

那么，SimCSE在中文上同样有效吗？能大幅提高中文语义相似度的效果吗？本文就来做些补充实验。

开源地址：https://github.com/bojone/SimCSE

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在之前的文章《Transformer升级之路：2、博采众长的旋转式位置编码》中我们提出了旋转式位置编码RoPE以及对应的Transformer模型RoFormer。由于笔者主要研究的领域还是NLP，所以本来这个事情对于笔者来说已经完了。但是最近一段时间，Transformer模型在视觉领域也大火，各种Vision Transformer（ViT）层出不穷，于是就有了问题：二维情形的RoPE应该是怎样的呢？

咋看上去，这个似乎应该只是一维情形的简单推广，但其中涉及到的推导和理解却远比我们想象中复杂，本文就对此做一个分析，从而深化我们对RoPE的理解。

二维RoPE

什么是二维位置？对应的二维RoPE又是怎样的？它的难度在哪里？在这一节中，我们先简单介绍二维位置，然后直接给出二维RoPE的结果和推导思路，在随后的几节中，我们再详细给出推导过程。

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大家最近应该多多少少都被各种MLP相关的工作“席卷眼球”了。以Google为主的多个研究机构“奇招频出”，试图从多个维度“打击”Transformer模型，其中势头最猛的就是号称是纯MLP的一系列模型了，让人似乎有种“MLP is all you need”时代到来的感觉。

这一顿顿让人眼花缭乱的操作背后，究竟是大道至简下的“返璞归真”，还是江郎才尽后的“冷饭重炒”？让我们也来跟着这股热潮，一起盘点一些最近的相关工作。

五月人倍忙

怪事天天有，五月特别多。这个月以来，各大机构似乎相约好了一样，各种非Transformer的工作纷纷亮相，仿佛“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”。单就笔者在Arxiv上刷到的相关论文，就已经多达七篇（一个月还没过完，七篇方向极其一致的论文），涵盖了NLP和CV等多个任务，真的让人应接不暇：

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