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?PaperWeekly 原創(chuàng) ·?作者｜蘇劍林

單位｜追一科技

研究方向｜NLP、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在 Seq2Seq 的解碼過程中，我們是逐個(gè) token 地遞歸生成的，直到出現(xiàn) 標(biāo)記為止，這就是所謂的“自回歸”生成模型。然而，研究過 Seq2Seq 的讀者應(yīng)該都能發(fā)現(xiàn)，這種自回歸的解碼偶爾會(huì)出現(xiàn)“根本停不下來”的現(xiàn)象，主要是某個(gè)片段反復(fù)出現(xiàn)，比如“今天天氣不錯(cuò)不錯(cuò)不錯(cuò)不錯(cuò)不錯(cuò)...”、“你覺得我說得對不對不對不對不對不對...”等等，但就是死活不出現(xiàn) 標(biāo)記。

ICML 2020 的文章 Consistency of a Recurrent Language Model With Respect to Incomplete Decoding 比較系統(tǒng)地討論了這個(gè)現(xiàn)象，并提出了一些對策，本文來簡單介紹一下論文的主要內(nèi)容。

論文標(biāo)題：Consistency of a Recurrent Language Model With Respect to Incomplete Decoding

論文來源：ICML 2020

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2002.02492

解碼算法

對于自回歸模型來說，我們建立的是如下的條件語言模型：

那么解碼算法就是在已知上述模型時(shí)，給定 x 來輸出對應(yīng)的 來。解碼算法大致可以分為兩類：確定性解碼算法和隨機(jī)性解碼算法，原論文分別針對這兩類解碼討論來討論了“根本停不下來”問題，所以我們需要來了解一下這兩類解碼算法。

1.1 確定解碼

確定性解碼算法就是當(dāng)輸入文本固定之后，解碼出來的輸出文本也是固定的，這類算法包含貪心搜索（Greedy Search）和束搜索（Beam Search），事實(shí)上貪心搜索是束搜索的一個(gè)特例，所以只需要討論束搜索。

束搜索我們需要固定一個(gè)“束”的大小（Beam Size），然后從左往右逐個(gè) token 地解碼，每步只保留總得分最高的 k 個(gè)序列。比如 ，token 空間為 ，那么解碼流程示例如下：

第一步，算 （ 是固定的起始標(biāo)記 ），然后保留最大的兩個(gè)，比如 ，并記錄它們的得分（概率對數(shù)）；

第二步，算 和 ，這時(shí)候候選序列一共有 個(gè)，保留總得分（也就是當(dāng)前 token 分?jǐn)?shù)加上 a,b 本身的分?jǐn)?shù)）最大的兩個(gè)，比如 ，并記錄各自的總得分；

第三步，算 和 ，這時(shí)候候選序列一共有 個(gè)，保留總得分（也就是當(dāng)前token分?jǐn)?shù)加上 本身的分?jǐn)?shù)）最大的兩個(gè)，比如 ，并記錄各自的總得分；

...

依此類推，每個(gè)序列直到出現(xiàn) 就停止，最后從這 個(gè)已經(jīng)完成終止的序列中選最優(yōu)的那個(gè)輸出。一般有兩種選擇，一是輸出總得分最大的，二是輸出平均得分最大的（處以各自 token 數(shù)），有時(shí)候還會(huì)根據(jù)實(shí)際需求加入長度懲罰等。

1.2 隨機(jī)解碼

隨機(jī)性解碼算法，顧名思義，就是哪怕輸入文本固定了，解碼出來的輸出文本也不是固定的，比如從訓(xùn)練語言模型進(jìn)行隨機(jī)采樣就是這這種算法（參考《現(xiàn)在可以用 Keras 玩中文 GPT2》[1] ）。

對于 Seq2Seq 來說，我們很多時(shí)候希望得到確定性的結(jié)果，所以多數(shù)場景下我們都是用 Beam Search。但是 Beam Searc 的生成結(jié)果可能會(huì)出現(xiàn)過于單一的現(xiàn)象（即類似“好的”、“不知道”、“謝謝”這類比較“安全”的回復(fù)）。

或者有時(shí)候我們希望增加輸出的多樣性（比如我們之前開源的做相似句生成的 SimBERT [2] 模型），這時(shí)候就需要隨機(jī)性解碼算法，它包含三種情況：原生隨機(jī)解碼、top-k 隨機(jī)解碼、Nucleus 隨機(jī)解碼。

原生隨機(jī)解碼很簡單，就是每步按概率隨機(jī)采樣一個(gè) token，比如第一步算 ，然后按概率隨機(jī)采樣一個(gè) token，比如 c；然后第二步算 ，接著按概率隨機(jī)采樣一個(gè)token，比如 a；那么第三步就算 ，再按概率隨機(jī)采樣；...；依此類推，直到采樣到 停止。

top-k 隨機(jī)解碼出自文章 Hierarchical Neural Story Generation [3]，其實(shí)就是在原生隨機(jī)解碼基礎(chǔ)上加了個(gè)截?cái)?#xff1a;每一步只保留概率最高的 個(gè) token，然后重新歸一化后再采樣，這樣做是希望在“得分高”和“多樣性”方面做一個(gè)折中。顯然，當(dāng) 時(shí)，其實(shí)就等價(jià)于貪心搜索。

Nucleus 隨機(jī)解碼則來自文章The Curious Case of Neural Text Degeneration [4]，跟 top-k 隨機(jī)解碼類似，也是對采樣空間做了個(gè)截?cái)?#xff0c;截?cái)喾绞绞?#xff1a;固定 ，然后只保留概率最高的、概率和剛好超過 p 的若干個(gè) token，所以它也叫 top-p 采樣。

除了 top-k 和 top-p 這兩種截?cái)喾绞酵?#xff0c;還有一些自適應(yīng)的截?cái)喾绞?#xff0c;比如論文 Sparse Sequence-to-Sequence Models [5] 將最后預(yù)測分布的 softmax 函數(shù)換成了稀疏版本的 softmax，它能自動(dòng)讓大部分不可能的 token 概率變?yōu)?0，而不需要認(rèn)為地選擇 k 或 p。

適可而止

從 Seq2Seq 的模型設(shè)計(jì)和上面介紹的解碼算法來看，并沒有任何的理論保證解碼過程一定能停下來，也就是說并沒有東西保證一定會(huì)出現(xiàn) 標(biāo)記，這只能靠模型自己學(xué)出來，而當(dāng)模型學(xué)得不夠好時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)“根本停不下來”的現(xiàn)象了。而原論文則針對不同的解碼算法做了相應(yīng)的分析，提出了對應(yīng)的策略，讓解碼過程能夠“適可而止”。

2.1 有界的隱向量

建模概率（1）的經(jīng)典方式就是：

也就是說，先算一個(gè)隱向量 ，然后接一個(gè)全連接，然后 softmax 激活。在這種形式下，原論文說：

如果對于任意的 t， 是有上界的，那么原生隨機(jī)解碼就能夠“適可而止”。

看上去很強(qiáng)很實(shí)用的一個(gè)結(jié)論是不是？讓 是有上界是一個(gè)很簡單的事情，比如加個(gè) Layer Norm 就可以了，那是不是說加個(gè) Layer Norm 就可以解決所有的問題呢？

并不是。上述結(jié)論理論上是對的，推理過程是：因?yàn)? 是有上界的，所以對于任意的 t、任意的 token， 是有正的下界的（因?yàn)? 不會(huì)無窮大，所以 也不會(huì)無窮大，歸一化后也不會(huì)無限接近于 0），那也就意味著存在一個(gè)正數(shù) ，總有 ，因?yàn)楦怕适且粋€(gè)正數(shù)，因此只要你采樣足夠多步，總有機(jī)會(huì)采樣到 的，所以不會(huì)永遠(yuǎn)停不下來。

這推理過程是不是有點(diǎn)讓人啼笑皆非？沒錯(cuò)，是能停，但是要采樣足夠多步，感覺就像是“只要你買足夠多張彩票就一定能中頭獎(jiǎng)”一樣，并沒什么確切的實(shí)際價(jià)值。

采樣足夠多步之后，該循環(huán)的、該重復(fù)的 token 可能都已經(jīng)重復(fù)多次了，就算能停下來，得到的輸出可能也沒有意義了，或許還不如直接按長度截?cái)唷?/p>

2.2 主動(dòng)添加

注意上述結(jié)論還只是對原生隨機(jī)解碼成立，對于 top-k 隨機(jī)解碼和 Nucleus 隨機(jī)解碼不一定成立，因?yàn)榻?jīng)過截?cái)嗪? 就不一定出現(xiàn)在采樣空間中了，當(dāng)然，我們可以手動(dòng)把 添加進(jìn)采樣空間，所以就有了如下的結(jié)論：

如果對于任意的 t， 是有上界的，并且我們把 也加入到采樣空間中，那么 top-k 隨機(jī)解碼和 Nucleus 隨機(jī)解碼就能夠“適可而止”。

只不過，這有點(diǎn)像是廢話...

2.3 自截?cái)嘣O(shè)計(jì)

注意，上面的兩個(gè)結(jié)論都只能用于隨機(jī)解碼，對于確定性解碼來說，因?yàn)闆]有了隨機(jī)性，所以我們沒法保證一定能碰到 。為此，原論文提出了一個(gè)自截?cái)嗟脑O(shè)計(jì)：想辦法讓 有正的下界，而且這個(gè)下界隨著 t 的增大而增大，最終逐漸趨于 1。

這種自截?cái)嗟脑O(shè)計(jì)也不復(fù)雜，就是定義 ，其中：

這里的 負(fù)責(zé)將 映射到 ，比如可以用 。設(shè)計(jì)好 后，剩下的 token 概率還是按照原來的 softmax 方式計(jì)算，然后乘以 即可。

現(xiàn)在我們有：

顯然只要：

也就是說，對于貪心搜索來說必然在 步內(nèi)停止，而對隨著 越來越接近 1，顯然 Beam Search 也能在有限步停止。

個(gè)人評價(jià)

原論文的主要內(nèi)容大體上就是這樣了，總的來說，它確實(shí)給我們提供了對解碼算法的一些新認(rèn)識，以及提供了一些緩解“根本停不下來”問題的有效策略。但是，作為一篇 ICML 論文來說，我覺得原論文的視角并不高，總體顯得有些顯淺。

原論文的大部分篇幅，是在用數(shù)學(xué)化的語言來重新表述已有的內(nèi)容，比如什么是解碼算法、什么是 top-k 隨機(jī)解碼、什么是 Beam Search、什么是“根本停不下來”等等，原論文都給下了個(gè)數(shù)學(xué)定義，這不能說沒有意義，但對論文本身要探討的問題并沒有什么價(jià)值，而除去這部分東西，原論文就沒多少內(nèi)容了。

其次，原論文的結(jié)論太弱，關(guān)于隨機(jī)解碼的應(yīng)對策略前面已經(jīng)點(diǎn)評過了，結(jié)論是對的，但基本沒實(shí)用價(jià)值；而對于確定性解碼的自截?cái)嘣O(shè)計(jì)，其實(shí)很生硬，有種粗暴截?cái)嗟母杏X，完全沒有優(yōu)雅感。

最關(guān)鍵的問題是，對于“根本停不下來”這個(gè)問題，論文通篇都是在回答“是什么”、“怎么辦”這兩個(gè)問題，沒有探討“為什么”，沒有提供任何關(guān)于理解“根本停不下來”本質(zhì)的有用信息，從而并沒有得到更貼近本質(zhì)的應(yīng)對策略，這是筆者覺得相當(dāng)難以接受的。

文章小結(jié)

本文介紹了 Seq2Seq 的解碼算法，討論了解碼過程中可能出現(xiàn)的“根本停不下來”的現(xiàn)象，并介紹了 ICML 2020 的一篇論文中提供的應(yīng)對策略。

參考鏈接

[1] https://kexue.fm/archives/7292

[2] https://kexue.fm/archives/7427

[3] https://arxiv.org/abs/1805.04833

[4] https://arxiv.org/abs/1904.09751

[5] https://arxiv.org/abs/1905.05702

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的如何应对Seq2Seq中的“根本停不下来”问题？的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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