斯坦福从语言到信息课程 | L17 多任务学习

该视频介绍了L17- 多任务学习的内容,包括使用深度学习进行特征学习、在自然语言处理中进行多任务学习的挑战和最新工作。讲解了神经网络的架构工程、预训练模型、各种任务之间的共享权重、领域适应等内容。强调了权重共享的重要性和零样本学习的潜力,展示了decaNLP框架作为广义NLP的新基准。总结了对多任务学习的思考和未来的发展方向。

多任务学习挑战和工作:理查德·索彻是Salesforce的首席科学家,曾在斯坦福大学教授自然语言处理。他讨论了多任务学习在自然语言处理中的挑战和最新工作。通过对数据集和任务的架构工程,提出了多任务学习的思路,希望实现更通用的AI功能。他认为NLP领域应像计算机视觉一样利用预训练模型来持续学习。
统一多任务模型介绍:视频中介绍了一种统一的多任务模型,通过预训练整个模型来实现知识传递和权重共享,以提高NLP任务的效率。作者认为NLP需要多种推理,包括逻辑推理、语言和情感推理等。将不同任务分开可能会限制模型的表现,因此需要一个统一的模型来处理各种NLP任务。
NLP主要任务概述:这个章节主要介绍了自然语言处理领域中的三个主要任务:序列标记、文本分类和机器翻译、总结、问答等。通过语言建模、问答系统和对话系统等等等效超级任务,将这些任务转化为问答形式。训练数据集和测试集的设置方式都以提问和生成答案的形式进行,展示了不同任务在问答框架下的表述。
数据分析与元监督学习:该章节讨论了如何让更多人能够使用数据进行分析,以及通过Winograd Schemas和回指解析实现常识推理。讨论了模型如何在不同任务中进行决策和知识转移,以及如何生成文本。提出了元监督学习的概念,介绍了一个模型,结合了深度学习和自然语言处理技术。
解决词向量更新问题:这个章节主要讲述了在自然语言处理领域中,如何通过固定的词向量和字符 n-gram 嵌入来解决词向量更新导致模型泛化能力下降的问题。通过使用共享的双向 LSTM 和注意力机制,以及 transformer 层和指针机制,构建了一个端到端可训练的系统,用于问答、机器翻译和总结等任务。
评估指标与性能损害:这个视频讨论了如何为不同任务制定标准化的评估指标,并展示了通过单一架构在某些任务上实现最先进的结果。同时,多任务模型在某些情况下会损害性能,这是一种实验结果中不常见的负面情况。作者还提到了迁移学习中的干扰和遗忘问题。
神经网络训练与关联性:这个章节讨论了在训练神经网络时以顺序方式进行多个任务,并发现在模型中没有灾难性地遗忘信息。通过在任务之间添加原始信息,模型能够快速恢复性能。同时,研究还发现transformer层对原始序列到序列模型有很大帮助。多任务学习对零样本学习尤为有益,提高了关系提取和问答的准确性。研究者还提出了对多任务学习的思考,认为任务之间的关联性可以优化模型性能。
优化策略复杂性讨论:这个章节讨论了在优化策略中的复杂性,特别是在处理不平衡或偏斜的数据集时容易迷失方向。作者尝试了许多不同的训练策略,最终发现完全联合训练效果很好。模型能够清楚地生成答案,但在加权任务时没有进行深入分析。此外,讨论了共同注意的负担和神经架构搜索的潜力。
学习率与训练策略:该章节讨论了多任务学习中学习率选择和训练策略的复杂性。通过实验发现,采取将困难任务优先训练的反课程学习策略能够提高多任务学习的性能。另外,训练中发现翻译任务面临较大挑战,可能是因为隐藏表示对不同任务的适应性不同导致。最终,通过对10个单独任务和整体模型的实验,发现了一种更有效的训练架构。
模型训练技巧介绍:这个章节介绍了一个关于模型训练的过程。通过不同的训练方法和技巧,逐步缩小了模型在不同任务上的表现差距,尤其是在机器翻译任务上。通过结合十个模型的输出,最终实现了单一模型达到和十个模型相近的表现。同时,强调了在评估模型时要考虑到不同任务的特点,避免过于追求特定评估指标的提高。
迁移学习与预训练模型:视频中介绍了迁移学习和领域适应的概念,通过对两个不同数据集进行预训练模型和随机模型的比较,发现预训练模型在新任务上收敛更快且表现更好。与BERT等其他预训练表示相比,虽然BERT在一开始看起来很有前途,但实际上需要大量任务特定的调整。因此,预训练模型的语言建模可能是帮助各种任务的关键。
McCann模型训练困难:这个视频讨论了训练McCann模型的困难,以及共同注意机制对问题回答模型的影响。BERT等模型在处理大文本时表现良好,但对摘要任务需要对文本进行切割。模型训练中的细节决定了多任务学习的效果,零样本分类通过词向量指向正确情绪表达了潜力。未来可能发展为零样本多任务学习模型。

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