xlnet
XLNet 是一种先进的无监督语言表示学习方法，旨在提升机器对自然语言的理解能力。它主要解决了传统预训练模型（如 BERT）在建模时因人为掩盖部分文本而导致的训练与预测不一致问题，同时克服了处理长篇文章时上下文记忆不足的局限。
XLNet 的核心亮点在于创新性地采用了“广义自回归预训练”目标，通过随机排列输入顺序来更全面地捕捉文字间的依赖关系；此外，它还集成了 Transformer-XL 架构，显著增强了对长文本语境的处理能力。在阅读理解、情感分析、自然语言推理及文档排序等 20 多项主流任务中，XLNet 的表现均超越了同期的 BERT 模型，取得了业界领先的成果。
这款工具非常适合人工智能研究人员、算法工程师及 NLP 开发者使用。如果您正在构建需要深度理解语义的问答系统、分类器或搜索排序应用，XLNet 提供的预训练模型（包括 Base 和 Large 版本）能帮助您快速搭建高性能基线。虽然普通用户无法直接操作代码，但许多基于 XLNet 优化的后端服务已在无形中提升了大家日常使用的智能助手和搜索体验。
使用场景
某大型电商平台的智能客服团队正在升级其自动问答系统，旨在更精准地理解用户复杂的投诉描述并直接从海量知识库中提取答案。
没有 xlnet 时
- 长文本理解能力弱：面对用户长篇大论的故障描述，旧模型（如 BERT）因上下文窗口限制，经常遗漏关键的前置条件或后置结果，导致答非所问。
- 语义歧义处理差：在涉及多重否定或复杂指代（如“我不觉得这个不像坏的”）的句子中，模型极易判断错误，将正面反馈误判为负面。
- 答案抽取精度低：在阅读理解任务中，模型难以从冗长的商品评论或政策文档中定位到确切的答案片段，准确率徘徊在 78% 左右。
- 依赖大量标注数据：为了提升特定场景的表现，团队需要耗费数周时间人工标注成千上万条训练数据，成本高昂且迭代缓慢。
使用 xlnet 后
- 长上下文精准捕捉：借助 Transformer-XL 架构，xlnet 能完整建模超长用户日志，准确关联段落首尾信息，彻底解决长文本遗忘问题。
- 复杂逻辑推理增强：基于广义自回归预训练目标，xlnet 在处理双重否定及复杂语序时表现卓越，情感分析与意图识别的错误率显著下降。
- SOTA 级答案定位：在 SQuAD 等阅读理解基准上，xlnet-Large 将精确匹配率（EM）提升至 86% 以上，能从文档中一次性锁定标准答案。
- 小样本高效迁移：凭借更强的语言表示学习能力，仅需少量微调数据即可在垂直领域达到最佳效果，大幅缩短了模型上线周期。
xlnet 通过突破性的排列语言建模机制，让机器真正具备了像人类一样灵活理解任意顺序文本的能力，显著提升了复杂场景下的自然语言处理上限。
运行环境要求
- 未说明
- 非必需（支持 TPU），若使用 GPU 则需 NVIDIA GPU
- XLNet-Large 在序列长度 512 时单卡至少需 16GB 显存（仅能容纳 batch_size=1）
- XLNet-Base 在序列长度 512 时需约 8-16GB 显存
- 文中测试环境为 V100 GPU
未说明（但指出 TPU 通常比普通 GPU 拥有更多内存，复现 SOTA 结果对显存要求极高）
快速开始
引言
XLNet 是一种基于新型广义排列语言建模目标的无监督语言表示学习方法。此外，XLNet 采用 Transformer-XL 作为骨干模型，在处理长上下文的语言任务中表现出色。总体而言，XLNet 在多项下游语言任务上取得了当前最优（SOTA）成绩，包括问答、自然语言推理、情感分析和文档排序等。
有关技术细节和实验结果的详细说明，请参阅我们的论文：
Zhilin Yang*, Zihang Dai*, Yiming Yang, Jaime Carbonell, Ruslan Salakhutdinov, Quoc V. Le
(*: 共同第一作者)
预印本 2019 年
发布说明
- 2019年7月16日：XLNet-Base。
- 2019年6月19日：首次发布 XLNet-Large 及其代码。
结果
截至2019年6月19日，XLNet 在20项任务中超越了 BERT，并在18项任务中取得了当前最优成绩。以下是 XLNet-Large 和 BERT-Large 的一些对比，两者的模型规模相近：
阅读理解任务结果
| 模型 | RACE 准确率 | SQuAD1.1 EM | SQuAD2.0 EM |
|---|---|---|---|
| BERT-Large | 72.0 | 84.1 | 78.98 |
| XLNet-Base | 80.18 | ||
| XLNet-Large | 81.75 | 88.95 | 86.12 |
表中使用的是 SQuAD 开发集的结果，以排除其他因素的影响，例如使用额外的训练数据或数据增强技术。测试数据可参见 SQuAD 排行榜。
文本分类任务结果
| 模型 | IMDB | Yelp-2 | Yelp-5 | DBpedia | Amazon-2 | Amazon-5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| BERT-Large | 4.51 | 1.89 | 29.32 | 0.64 | 2.63 | 34.17 |
| XLNet-Large | 3.79 | 1.55 | 27.80 | 0.62 | 2.40 | 32.26 |
以上数字为错误率。
GLUE 任务结果
| 模型 | MNLI | QNLI | QQP | RTE | SST-2 | MRPC | CoLA | STS-B |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| BERT-Large | 86.6 | 92.3 | 91.3 | 70.4 | 93.2 | 88.0 | 60.6 | 90.0 |
| XLNet-Base | 86.8 | 91.7 | 91.4 | 74.0 | 94.7 | 88.2 | 60.2 | 89.5 |
| XLNet-Large | 89.8 | 93.9 | 91.8 | 83.8 | 95.6 | 89.2 | 63.6 | 91.8 |
表中使用的是单任务开发集的结果，以排除多任务学习或集成方法等其他因素的影响。
预训练模型
已发布的模型
截至2019年7月16日,已提供以下模型：
XLNet-Large, Cased：24层，1024隐藏单元，16头注意力机制XLNet-Base, Cased：12层，768隐藏单元，12头注意力机制。该模型是在完整数据集上训练的（与论文中的不同）。
目前我们仅发布了大小写敏感的模型，因为在我们所考虑的任务中，我们发现：(1) 对于基础设置，大小写敏感和不敏感的模型性能相近；(2) 对于大型设置，大小写敏感的模型在某些任务中表现略优。
每个 .zip 文件包含三项内容：
- 一个 TensorFlow 检查点文件 (
xlnet_model.ckpt)，其中包含预训练权重（实际上由3个文件组成）。 - 一个 Sentence Piece 模型文件 (
spiece.model)，用于分词和反向分词。 - 一个配置文件 (
xlnet_config.json)，用于指定模型的超参数。
未来发布计划
我们还计划持续发布更多不同设置下的预训练模型，包括：
- 一个在维基百科上进行微调的预训练模型。这可用于处理包含维基百科文本的任务，如 SQuAD 和 HotpotQA。
- 具有其他超参数配置的预训练模型，以针对特定的下游任务。
- 利用新技术改进的预训练模型。
订阅 Google Groups 上的 XLNet
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使用 XLNet 进行微调
截至2019年6月19日,该代码库已在 Python2 环境下使用 TensorFlow 1.13.1 进行了测试。
微调过程中的内存问题
- 我们论文中大多数 SOTA 结果都是在 TPU 上产生的，而 TPU 的内存通常比普通 GPU 更大。因此，目前使用配备 12GB 至 16GB 内存的 GPU 来复现论文中大部分
XLNet-Large的 SOTA 结果非常困难（成本高昂），因为一台 16GB 的 GPU 只能容纳长度为 512 的单个序列用于XLNet-Large。因此，需要大量（32 至 128 张，即等于batch_size）GPU 才能复现论文中的许多结果。 - 我们正在尝试梯度累积的方法来缓解内存压力，这可能会在不久的将来的新版本中加入。
- 在 renatoviolin 的仓库 中，已经提出了在资源受限的硬件上微调 XLNet 的替代方法，该方法使用 8GB 显存的 GPU 在 SQuAD2.0 上获得了 86.24 的 F1 分数。
鉴于上述内存问题，我们使用默认的微调脚本（run_classifier.py 和 run_squad.py），并在单个配备 16GB 显存的 GPU 上，使用 TensorFlow 1.13.1 测试了最大批量大小：
| 系统 | 序列长度 | 最大批量大小 |
|---|---|---|
XLNet-Base |
64 | 120 |
| ... | 128 | 56 |
| ... | 256 | 24 |
| ... | 512 | 8 |
XLNet-Large |
64 | 16 |
| ... | 128 | 8 |
| ... | 256 | 2 |
| ... | 512 | 1 |
在大多数情况下，可以通过减小批量大小 train_batch_size 或最大序列长度 max_seq_length 来适应现有硬件。性能的下降程度取决于具体任务和可用资源。
文本分类/回归
用于执行分类/回归微调的代码位于 run_classifier.py 中。该文件还包含标准单文档分类、单文档回归以及文档对分类的示例。在此，我们提供两个具体的使用 run_classifier.py 的示例。
从现在开始，我们假设 XLNet-Large 和 XLNet-base 已分别下载到 $LARGE_DIR 和 $BASE_DIR 目录中。
(1) STS-B：句子对相关性回归（使用 GPU）
使用 XLNet-Large 在 多 GPU（4 张 V100 GPU）上进行微调，运行以下命令：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python run_classifier.py \ --do_train=True \ --do_eval=False \ --task_name=sts-b \ --data_dir=${GLUE_DIR}/STS-B \ --output_dir=proc_data/sts-b \ --model_dir=exp/sts-b \ --uncased=False \ --spiece_model_file=${LARGE_DIR}/spiece.model \ --model_config_path=${LARGE_DIR}/xlnet_config.json \ --init_checkpoint=${LARGE_DIR}/xlnet_model.ckpt \ --max_seq_length=128 \ --train_batch_size=8 \ --num_hosts=1 \ --num_core_per_host=4 \ --learning_rate=5e-5 \ --train_steps=1200 \ --warmup_steps=120 \ --save_steps=600 \ --is_regression=True使用单张 GPU 评估微调结果，运行以下命令：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python run_classifier.py \ --do_train=False \ --do_eval=True \ --task_name=sts-b \ --data_dir=${GLUE_DIR}/STS-B \ --output_dir=proc_data/sts-b \ --model_dir=exp/sts-b \ --uncased=False \ --spiece_model_file=${LARGE_DIR}/spiece.model \ --model_config_path=${LARGE_DIR}/xlnet_config.json \ --max_seq_length=128 \ --eval_batch_size=8 \ --num_hosts=1 \ --num_core_per_host=1 \ --eval_all_ckpt=True \ --is_regression=True # 预期性能： "eval_pearsonr 0.916+ "
注意事项：
- 在 GPU 训练的上下文中，
num_core_per_host表示使用的 GPU 数量。 - 在多 GPU 设置中，
train_batch_size指的是 每块 GPU 的批次大小。 eval_all_ckpt允许在训练结束后评估所有保存的检查点（保存频率由save_steps控制），并根据验证集表现选择最佳模型。data_dir和output_dir分别指“原始数据”和“预处理后的 TFRecords 文件”的目录，而model_dir是用于保存检查点和 TensorFlow 事件的工作目录。model_dir应设置为与init_checkpoint不同的独立文件夹。- 如果要尝试使用 XLNet-base,只需将
--train_batch_size设置为 32，并将--num_core_per_host设置为 1，同时相应地更改init_checkpoint和model_config_path。 - 对于显存较小的 GPU，请按比例减少
train_batch_size并增加num_core_per_host来使用相同的训练设置。 - 重要提示：我们将训练和评估分为“两个阶段”，因为使用多 GPU 进行评估比较复杂（需要正确地在各 GPU 之间划分数据）。为确保准确性，目前我们仅支持单 GPU 评估。
(2) IMDB：电影评论情感分类（使用 TPU V3-8）
通过运行以下命令下载并解压 IMDB 数据集：
wget http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/aclImdb_v1.tar.gz tar zxvf aclImdb_v1.tar.gz启动一个 Google Cloud TPU V3-8 实例（请参阅 Google Cloud TPU 教程 了解如何设置 Cloud TPU）。
设置您的 Google 存储桶路径
$GS_ROOT，并将 IMDB 数据集和预训练检查点移动到您的 Google 存储中。使用 XLNet-Large 在 TPU 上进行微调，运行以下命令：
python run_classifier.py \ --use_tpu=True \ --tpu=${TPU_NAME} \ --do_train=True \ --do_eval=True \ --eval_all_ckpt=True \ --task_name=imdb \ --data_dir=${IMDB_DIR} \ --output_dir=${GS_ROOT}/proc_data/imdb \ --model_dir=${GS_ROOT}/exp/imdb \ --uncased=False \ --spiece_model_file=${LARGE_DIR}/spiece.model \ --model_config_path=${GS_ROOT}/${LARGE_DIR}/model_config.json \ --init_checkpoint=${GS_ROOT}/${LARGE_DIR}/xlnet_model.ckpt \ --max_seq_length=512 \ --train_batch_size=32 \ --eval_batch_size=8 \ --num_hosts=1 \ --num_core_per_host=8 \ --learning_rate=2e-5 \ --train_steps=4000 \ --warmup_steps=500 \ --save_steps=500 \ --iterations=500 # 预期性能： "eval_accuracy 0.962+ "
注意事项：
- 要在 IMDB 数据集中获得 SOTA 性能，使用序列长度 512 是 必要的。因此，我们展示了如何使用 TPU V3-8 实现这一点。
- 或者，可以使用小于 512 的序列长度、更小的批次大小，或切换到 XLNet-base 在 GPU 上进行训练。但预计性能会有所下降。
- 注意，
data_dir和spiece_model_file均使用本地路径而非 Google 存储路径。原因是数据预处理实际上是在本地完成的。因此，使用本地路径可以加快预处理速度。
SQuAD2.0
SQuAD 数据集的相关代码包含在 run_squad.py 中。
运行代码步骤如下：
(1) 将 SQuAD2.0 数据集下载到 $SQUAD_DIR 目录中：
mkdir -p ${SQUAD_DIR} && cd ${SQUAD_DIR}
wget https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/dataset/train-v2.0.json
wget https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/dataset/dev-v2.0.json
(2) 使用脚本 scripts/prepro_squad.sh 进行数据预处理。
由于需要准确地将字符位置（原始数据）映射到 SentencePiece 位置（用于训练），这一过程可能需要较长时间。
如需更快的并行预处理，请参考
run_squad.py中的--num_proc和--proc_id标志。
(3) 进行训练和评估。
为了获得最佳性能，XLNet-Large 在训练时应使用 序列长度 512 和 批次大小 48。
因此，使用 GPU 复现最佳结果相当困难。
如果使用一台 TPU v3-8 进行训练，可以在 TPU 和 Google 存储都设置好之后，直接运行脚本
scripts/tpu_squad_large.sh。run_squad.py会自动在 SQuAD 的验证集上进行阈值搜索并输出分数。使用scripts/tpu_squad_large.sh，预期 F1 分数应在 88.6 左右（我们多次运行的中位数）。
此外，也可以使用 XLNet-Base 在 GPU 上进行训练（例如三张 V100）。一组合理的超参数可在脚本 scripts/gpu_squad_base.sh 中找到。
RACE 阅读理解
阅读理解任务 RACE 的代码包含在 run_race.py 中。
- 值得注意的是，RACE 数据集中文章的平均长度超过 300 个标记（而非片段），这比 SQuAD 等其他流行的阅读理解数据集要显著更长。
- 此外，许多问题非常困难，机器需要进行复杂的推理才能解答（请参阅此处的一个示例)。
运行代码的步骤如下：
(1) 从RACE 官方网站下载数据集，并将原始数据解压到 $RACE_DIR 目录下。
(2) 进行训练和评估：
- RACE 的当前最优性能（准确率 81.75%）是使用 XLNet-Large 模型、序列长度为 512、批量大小为 32 得到的，这需要在一个 pod 设置中的大型 TPU v3-32 上运行。有关此设置，请参考脚本
script/tpu_race_large_bsz32.sh。 - 在 TPU v3-8 上使用 XLNet-Large 模型、序列长度为 512、批量大小为 8，可以获得约 80.3% 的准确率（参见
script/tpu_race_large_bsz8.sh）。
使用 Google Colab
我们提供了一个使用带有 GPU 的 Google Colab 的示例。请注意，由于该示例中的硬件资源有限，结果可能不如最佳性能。它主要用作一个示例，应根据实际情况进行修改以最大化性能。
XLNet 的自定义使用
XLNet 抽象层
对于微调任务，您很可能可以直接修改现有的文件，例如 run_classifier.py、run_squad.py 和 run_race.py 来适应您的具体任务。不过，我们也提供了一个 XLNet 的抽象层，以便更灵活地使用。以下是一个示例：
import xlnet
# 此处省略部分代码...
# 初始化 FLAGS
# 初始化 tf.Tensor 实例，包括 input_ids、seg_ids 和 input_mask
# XLNetConfig 包含特定于模型检查点的超参数。
xlnet_config = xlnet.XLNetConfig(json_path=FLAGS.model_config_path)
# RunConfig 包含在预训练和微调过程中可能不同的超参数。
run_config = xlnet.create_run_config(is_training=True, is_finetune=True, FLAGS=FLAGS)
# 构建 XLNet 模型
xlnet_model = xlnet.XLNetModel(
xlnet_config=xlnet_config,
run_config=run_config,
input_ids=input_ids,
seg_ids=seg_ids,
input_mask=input_mask)
# 使用最后一个隐藏状态获取序列摘要
summary = xlnet_model.get_pooled_out(summary_type="last")
# 获取序列输出
seq_out = xlnet_model.get_sequence_output()
# 根据 `summary` 或 `seq_out` 构建您的应用
分词
以下是 XLNet 中分词的示例：
import sentencepiece as spm
from prepro_utils import preprocess_text, encode_ids
# 此处省略部分代码...
# 初始化 FLAGS
text = "一个输入文本字符串。"
sp_model = spm.SentencePieceProcessor()
sp_model.Load(FLAGS.spiece_model_file)
text = preprocess_text(text, lower=FLAGS.uncased)
ids = encode_ids(sp_model, text)
其中 FLAGS.spiece_model_file 是与预训练模型位于同一压缩包中的 SentencePiece 模型文件，FLAGS.uncased 是一个布尔值，指示是否进行小写转换。
使用 XLNet 进行预训练
关于在 TPU 上进行预训练，请参考 train.py；而在 GPU 上进行预训练，则可参考 train_gpu.py。首先，我们需要将文本数据预处理为 tfrecords 格式。
python data_utils.py \
--bsz_per_host=32 \
--num_core_per_host=16 \
--seq_len=512 \
--reuse_len=256 \
--input_glob=*.txt \
--save_dir=${SAVE_DIR} \
--num_passes=20 \
--bi_data=True \
--sp_path=spiece.model \
--mask_alpha=6 \
--mask_beta=1 \
--num_predict=85
其中 input_glob 定义了所有输入文本文件，save_dir 是 tfrecords 的输出目录，而 sp_path 是一个Sentence Piece模型。以下是用于训练 Sentence Piece 模型的脚本：
spm_train \
--input=$INPUT \
--model_prefix=sp10m.cased.v3 \
--vocab_size=32000 \
--character_coverage=0.99995 \
--model_type=unigram \
--control_symbols=<cls>,<sep>,<pad>,<mask>,<eod> \
--user_defined_symbols=<eop>,.,(,),",-,–,£,€ \
--shuffle_input_sentence \
--input_sentence_size=10000000
这里使用了特殊符号，包括 control_symbols 和 user_defined_symbols。我们用 <eop> 和 <eod> 分别表示段落结束和文档结束。
传递给 data_utils.py 的输入文本文件必须采用以下格式：
- 每一行代表一个句子。
- 空行表示文档结束。
- （可选）如果希望对段落结构进行建模，可以在某些行末尾插入
<eop>（不加空格），以表明该句属于某个段落的结尾。
例如，输入文本文件可以是：
这是第一句话。
这是第二句话，也是段落的结尾。<eop>
另一个段落。
这里开始另一篇文档。
预处理完成后，我们就可以开始预训练 XLNet 了。以下是 XLNet-Large 预训练所使用的超参数：
python train.py
--record_info_dir=$DATA/tfrecords \
--train_batch_size=2048 \
--seq_len=512 \
--reuse_len=256 \
--mem_len=384 \
--perm_size=256 \
--n_layer=24 \
--d_model=1024 \
--d_embed=1024 \
--n_head=16 \
--d_head=64 \
--d_inner=4096 \
--untie_r=True \
--mask_alpha=6 \
--mask_beta=1 \
--num_predict=85
这里仅列出了最重要的几个标志，其他标志可以根据具体应用场景进行调整。
常见问题
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