导读

近些年来，在自然语言理解领域，最火的模型是什么？

XLNet当仁不让。

自2019年《XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding》发布以来，目前论文引用次数已经超过10661次，被业界、学界广泛认可。

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（另外，值得一提的是，本篇论文的一作，正是如今国内最火的大模型创业公司月之暗面创始人杨植麟；其并列一作戴子航则是马斯克成立的xAI中的华人中坚力量）

从技术侧出发，XLNet通过将自回归与上下文建模的结合，不仅克服了BERT在处理掩码时的局限性，从而实现更有效的上下文学习，其多模型优势结合的思路，更是成为了后续一众算法创新的重要路径参考。

那么XLNet究竟是如何解决传统NLP不足的？其在实践场景中都有哪些应用？我们又该如何对其进行部署？长期的想象空间又在哪里？本文将对以上问题进行一一解答。

XLNet的产生背景：传统NLP到底有何不足？

在解读XLNet之前，我们先对NLP的历史演变做一下简单的梳理：我们可以将其粗略地分为古典派，深度学习派以及大模型派。

古典派：主要出现在201年之前，其主要技术代表是朴素贝叶斯分类器、支持向量机（SVM）、隐马尔可夫模型（HMM）等传统的机器学习方法。

深度学习派：在2012年深度学习登上历史舞台后，古典派技术逐渐被淘汰，CNN、RNN等技术成为此后2012-2018年间处理自然语言理解的主流技术。但是CNN、RNN等技术，在面对长序列数据处理时依然有一定的能力不足。

大模型派：2017年，Transformer架构提出，其基于自注意力机制的思路，成为这些年来处理NLP问题的主流思路，在此基础上，BERT、GPT等一众明星算法及其微调脱颖而出，主导近些年来的NLP发展。

而在一众基于Transformer架构的NLP模型中，都具备一个共同点，那就是预训练是影响最终自然语言理解效果的一个关键步骤。在预训练环节，模型会在大规模数据集上进行训练，学习通用的语言模式，然后我们还会再针对特定任务进行微调。

具体到预训练环节，业内主要有两种流行的预训练方法：自回归模型（autoregressive ，AR）和自编码模型（autoencoding，AE）。

1、自回归模型（Autoregressive Models）

其典型代表如 GPT，可以根据前t-1个（或后t-1个）tokens来预测当前时刻t的token。这种方法虽然简单，但只能捕捉单向的上下文信息，限制了模型对全局语义的理解。

展开来说，自回归模型（如 GPT）仅仅基于前面的 token，逐个预测下一个 token，来生成序列。这意味着模型只能学习单向的上下文信息（从左到右或从右到左），这限制了它捕捉 token 之间更复杂的双向关系的能力。例如，当预测句子中间的 token 时，自回归模型只能依赖于目标 token 前面的 token，而无法利用后续 token 的信息。

举个例子，我们呢要对这个不完整的句子做完形填空：“The cat is sleeping on the __.”自回归模型仅仅根据前面的 token，来预测下一个 token（例如“mat”）。它不会使用其他的 token 来预测，这使得在需要双向理解的任务中（如情感分析或问答任务），自回归模型的效果不够理想。

接下来，我们来看一下自回归语言建模的目标函数。

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图一：自回归语言模型的目标函数

在这个函数中，表示从目标 token 之前的所有 token 中提取的上下文信息。这个上下文是通过神经网络模型（如 RNN 或 Transformer）生成的，这些模型会处理前面的 token 序列，为当前位置生成一个隐藏状态（或者上下文表示）。通过点积等相似性度量，将上下文向量和所有可能的下一个token的embedding进行对比，模型就可以利用上下文来预测下一个 token了。最终，模型会生成一个所有可能 token 的概率分布，并选择概率最高的 token 作为预测结果。

也就是说，自回归语言模型的单向性，决定了其无法利用未来的 token 信息，进而限制了模型对句子整体语义的理解能力，因为在许多情况下，未来的token信息，对于准确理解句子的完整意义至关重要。

2、自编码模型（Autoencoding Models）

BERT即是一种典型的自编码模型。它基于Transformer架构的编码器部分构建，工作原理是通过随机掩码部分token，并利用周围上下文，预测被掩码的token，从而来学习双向上下文表示（也就是我们常说的双向编码器结构）。

展开来说，自编码模型（如 BERT）通过引入掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM），可以解决自回归模型的不足。在 MLM 中，输入序列中的随机 token 会被掩码，模型的任务是基于周围的上下文，来预测这些被掩码的 token。这种方法使 BERT 能够捕捉双向依赖关系，因为它在预测被掩码 token 时，会同时考虑左侧和右侧的上下文信息。

然而，这也带来了预训练与微调之间的不一致，因为在预训练阶段使用的 [MASK] token，在实际的后续任务中并不会出现。

例如，在句子 “The [MASK] brown fox jumps over the lazy dog” 中，BERT 的任务是基于句子左右两侧的上下文，预测被掩码的 token “quick”。这种能够考虑完整双向上下文的能力，对于理解复杂的语言任务（如判断句子中的情感）非常有用。然而，在微调阶段，BERT 在实际任务（如聊天机器人或搜索引擎）中的表现可能并不好，因为在真实案例中并不存在[MASK] 这个 token。

BERT 掩码语言模型的目标函数如下：

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图二：BERT掩码语言模型的目标函数

在这个公式中，当时，表示序列中位置的 token 被掩码，必须由模型进行预测。被掩码的token 会被替换为一个特殊的 token（如[MASK] ），模型的任务是根据周围未被掩码的 token 来预测原始 token。序列表示输入序列的“损坏”版本，其中部分 token 被掩码。整个序列的隐藏状态表示为，可以通过 Transformer 模型计算得到，这些表示可以用于预测被掩码的 token。

不难发现，BERT 的一个假设是，被掩码的 token 在预测时，是相互独立的，很显然，这低估了自然语言中的 token 之间相互依赖的事实。因此，尽管 BERT 能够有效捕捉双向上下文信息，但对于挖掘深层语义信息来说，仍是不足的。

那么如何解决自回归模型对未来token利用不足，以及自编码模型对深度语义挖掘的能力缺失呢？

XLNet 应运而生。

XLNet 的核心创新：克服预训练的局限性

2019年，论文《XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding》横空出世，在文章中，XLNet通过引入排列语言模型和双流自注意力机制等创新，结合了自回归模型（AR）和自编码模型（AE）的优点，同时解决了它们各自的不足，概括来说，其优点主要有三：

创新点一：排列语言建模与自注意力掩码机制

XLNet 的核心创新在于排列语言模型。与传统的固定顺序（从左到右或从右到左）不同，XLNet 通过考虑所有可能的排列顺序来预测 token。具体来说，XLNet在训练时生成随机排列的序列，并根据这些排列顺序进行预测。

这种方法使 XLNet 能够同时捕捉过去和未来上下文中的 token 关系，并捕捉到更长距离的依赖关系，而不仅仅是固定的前向或后向依赖。

另外，需要注意的是，排列仅仅改变了长距离语义挖掘时词的顺序，但并没有改变输入序列本身的顺序。原始序列及其对应的位置编码，仍然保持不变。这一设计选择至关重要，因为在微调阶段，模型遇到的仍是自然顺序的文本序列。

因此，XLNet 在 Transformer 的基础上，引入了自注意力掩码（attention mask）来处理生成过程中的词序问题。这确保了模型在训练时，虽然使用了多种排列顺序，但在微调阶段面对自然顺序的序列时，仍然可以表现得很好。

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图三：排列语言模型的目标函数

其中：

表示序列长度为的所有可能排列的集合，这意味着 XLNet 在训练时，不会以固定顺序（如从左到右）来预测单词，而是会考虑序列的每一种可能的重排方式。
和 <分别代表排列的第个元素和前个元素，这意味着模型会根据排列中位于之前的 token，来预测位置的 token，而不管这些token在原始序列中的顺序。

通过最大化多种排列的相似概率，XLNet 能够捕捉上下文中过去和未来 token 的关系。这种方法使 XLNet 能够更有效地对双向依赖关系进行建模，因为它不假设单词之间的独立关系，从而比依赖掩码 token 的模型（如 BERT）更加灵活。

例如，在句子 “The cat sat on the mat” 中，XLNet 不会总是以从左到右的顺序预测下一个单词，而是可能使用类似 “sat mat The on cat the” 的排列方式。这种机制确保了模型能够更有效地学习双向依赖关系。

创新点二：

双流自注意力机制（Two-Stream Self-Attention Mechanism）

XLNet 引入双流自注意力机制，来确保在排列训练过程中，能够进行准确的预测。在传统的 Transformer 中，token 会关注输入序列中的所有其他单词，这可能导致信息泄露问题。为了解决这一问题，XLNet 将自注意力机制分为两个流：

内容流（Content Stream）：基于完整的上下文，计算出每个 token 的隐藏表示。

查询流（Query Stream）：生成下一个 token 的预测，同时防止访问被预测 token 的信息。

这两个流协同工作，确保了在保持排列模型完整性的同时，预测结果仍然是准确的。

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图 4：架构：用于目标感知表示的双流自注意力机制

上述架构展示了 XLNet 的双流注意力机制，如何分离内容和查询操作。在内容流（a）中，单词通过传统的注意力机制相互关注，使模型能够收集完整的上下文信息。相比之下，查询流（b）的设计目的是防止 token 关注其自身的内容，这有助于确保模型在预测时，不会“偷看”当前 token 的值。通过使查询流“不可见”当前预测的 token，模型能够学会更好的预测。

当 XLNet 在多种排列上进行训练时（c），模型会根据周围 token 的不同组合来预测每个 token。例如，根据所选的排列顺序，可能会在处理完位置 4、2、1 token之后，再去预测位置 3 的 token。这种训练方法可以确保 XLNet 能够以多种方式建模，丰富了双向上下文和 token 的依赖关系，从而提升在以后任务中的通用能力。

创新点三：Transformer-XL解决长度限制问题

标准 Transformer 的一个不足，是其固定的上下文长度，通常为512个token。这限制了模型处理长距离语义挖掘的能力，因为超出固定长度的信息会被忽略。为了解决这一问题，XLNet 集成了 Transformer-XL，它引入了两项关键改进：

片段级循环机制（Segment Recurrence）：Transformer-XL 通过段级循环机制，将长序列分割成多个较短的段，并在段之间引入循环机制。具体来说，模型在处理新的段时，会保留之前段的隐藏状态，从而在不增加计算复杂度的情况下扩展上下文长度。因此，XLNet 能够保持一种连续的记忆，即使在处理长序列时，也能捕捉不同片段之间的长期依赖关系。使得模型的有效记忆范围，超越了固定长度的窗口。

相对位置编码（Relative Positional Encoding）：在传统 Transformer 中，每个 token 在序列中，被分配了一个绝对位置，模型利用这些位置来理解 token 之间的关系。然而，在 XLNet 中，相对位置编码关注的是单词之间的距离，而不是它们的固定位置。这使得模型能够更好地捕捉 token 之间的关系，而不用在乎它们在句子中的绝对位置，从而在处理上下文时更加灵活。

03 XLNet 在基准测试中的性能表现

排列语言建模和 Transformer-XL 的结合，使 XLNet 在多个 NLP 基准测试中超越了之前的模型。以下是一些关键结果的解析：

1、SQuAD 2.0（斯坦福问答数据集）

在 SQuAD 2.0 基准测试中，XLNet 的 Exact Match (EM) 得分为 87.9%，而 BERT 的得分为 80.0%。这表明 XLNet 在处理复杂问答任务时，具有更强的能力，尤其是在需要理解长篇文章，和判断问题是否可以回答的任务中表现更好。

2、GLUE 基准测试

通用语言理解评估（GLUE）基准测试，衡量模型在多种语言理解任务中的表现，包括情感分析（SST-2）、释义检测（MRPC）和自然语言推理（MNLI）。在多项 GLUE 任务中，XLNet 的表现都比 BERT 好，凸显了其在处理各种 NLP 挑战时的多功能性。

3、RACE 数据集

RACE 阅读理解数据集包含考试风格的问题，要求模型从长篇文章中提取信息，并进行跨句推理。XLNet 通过排列建模方法，有效地捕捉文章中的复杂依赖关系，在多句推理和推断问题上，表现出更高的准确性，从而超越了 BERT 等之前的模型。

04 XLNet 在 NLP 中的实际应用

XLNet 的创新，使其适用于多种自然语言处理任务：

1、增强型问答系统

XLNet 的深度上下文理解能力，成为构建复杂问答系统的最佳选择。它能够建模双向上下文和长距离依赖关系，确保生成准确且符合上下文的答案。

示例：在客户服务聊天机器人中，当用户提问 “How do I return an item?”（如何退货？）时，XLNet 可以考虑整个对话历史，生成一个详细的回答，提供更准确和有用的答案。

2、文本摘要和生成

XLNet 捕捉长距离依赖关系的能力，使其在文本摘要和生成任务中表现很好。通过理解文档的完整上下文，XLNet 能够生成简洁且连贯的长文本摘要。

示例：如果需要对一篇长篇新闻文章进行总结，XLNet 可以准确捕捉关键点，同时保持原始上下文的连贯性。

3、情感分析

在情感分析任务中，XLNet 的排列语言建模，可以捕捉主体与观点之间的微妙关系，从而可以高效地从文本中提取情感信息。

示例：在分析产品评论时，XLNet 可以检测出间接或复杂语言中隐含的情绪，例如沮丧或满意。

05 实践：XLNet +Milvus，构建高效检索推荐系统

除了在经典的 NLP 任务中表现很好外，XLNet 生成稠密向量 embedding 的能力，为可扩展的搜索和检索系统提供了新的可能性，尤其是在与强大的向量数据库（如 Milvus）集成时，可以在文档检索和推荐系统等任务中发挥强大作用。

在向量 embedding 环节，当 XLNet 处理一个句子或文档时，会在高维空间中，生成一个代表文本语义的高维向量。语义相似的文本会生成相似的向量表示，并在向量空间中相邻排列，从而支持基于语义而非精确关键词匹配的高效检索。

示例：对于句子 “The cat sat on the mat” 和 “The dog lay on the rug”，尽管单词不同，但它们的语义相似。XLNet 生成的向量embedding，会使这两个句子在向量空间中彼此相邻，从而使搜索引擎在查询语义相关的短语时，能够同时检索到这两个句子。

在此基础上，我们可以引入Milvus 开源向量数据库，Milvus 专为存储和查询高维向量（如 XLNet 生成的向量）而生，能够处理数百万乃至数十亿级的向量数据，并支持混合检索、全文检索等一众特性需求，是 GitHub 上最受欢迎的向量数据库。以下是 Milvus 如何增强 XLNet 能力的具体解读：

1、混合搜索（Hybrid Search）：Milvus 允许将向量相似性搜索与传统过滤相结合，从而支持语义相似性和元数据的复杂查询。例如，在法律文档搜索系统中，Milvus 可以检索与查询语义相关的文档，同时根据案件类型或管辖区域进行过滤。

2、高效的高维索引（Efficient High-dimensional Indexing）：Milvus 使用先进的索引方法，支持高效查询高维向量，这对于处理 XLNet 生成的embedding至关重要。这种索引能力确保了即使在海量向量中也能快速检索。

3、可扩展性（Scalability）：Milvus 设计时用了水平扩展，能够处理数十亿条向量。这种可扩展性使其非常适合大规模应用，特别是使用 XLNet embedding 的产品环境。

4、实时更新（Real-time Updates）：Milvus 支持实时插入和更新，使新生成的 XLNet embedding 能够立即用于查询。这使系统能够在不做大变动的情况下不断更新。

06 尾声

XLNet 通过克服自回归模型和自编码模型的局限性，带来了NLP技术的重大进展。它的排列语言建模可以捕捉双向上下文信息，同时 Transformer-XL 可以处理长距离语义挖掘。这些创新使 XLNet 在问答、文档检索等多种任务中表现出色。

将 XLNet 与 Milvus 集成，我们可以构建出可扩展、高效的系统，它们可以通过稠密向量 embedding 来完成搜索和检索任务。随着 NLP 研究的不断推进，XLNet 的影响力可能会进一步扩大，为更强大、适应性更强的语言理解系统铺平道路。

如对以上案例感兴趣，或想对milvus做进一步了解，欢迎扫描文末二维码交流进步。

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THE END

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XLNet 在基准测试中的性能表现