解密多任务学习框架PALM，让你的模型开启“学霸”模式

随着预训练技术的到来，作为深度学习重要应用领域之一，自然语言处理也迎来了新的春天。通过使用预训练模型可以大大减少模型训练对数据的依赖，仅需要使用少量数据在下游任务中微调（Fine-tune），就可以获得效果非常优秀的模型。

不过如果希望获得更好的效果，该怎么办呢？有人也许会说：多训练几个epoch嘛！但是对于这种单一任务且有监督学习的微调方式，单独增加训练epoch并不是一个好方法，过度的训练容易损害模型的泛化能力，发生过拟合现象。

要知道训练一个模型就像在养育一个孩子一样。在子女的教育问题上，每个家长都会投入尽可能多的人力和资源，希望把自己孩子教育成才，能够举一反三、触类旁通，成为一个“学霸”。

但是如果到考试时发现自己的孩子只会做课本上的原题，题目稍微改改就做不好，我想家长一定会欲哭无泪吧。相比模型训练又何尝不是呢？开发者不仅要投入大量的服务器硬件资源，还要辛辛苦苦写代码，结果最后训练出的模型泛化能力极差，跳出训练数据的范围，就啥也干不了，相信这绝对不是任何一个开发者希望看到的。

那么有什么方法可以提高模型的泛化能力，让模型可以更加聪明呢？其实可以在微调阶段引入辅助任务信号，通过多任务学习的方式，即将多个目标任务场景联合学习，就可以显著提高模型所学到的表征的通用性，使得模型具备更强的泛化能力。

但是基于传统的深度学习框架，多任务学习方式的代码实现门槛较高，策略调整不够灵活，成本高，且容易出错。为此，飞桨开源深度学习平台发布了High-Level的多任务学习框架PALM，该框架灵活且易于使用，旨在帮助用户快速开发具备强泛化能力的NLP模型，为模型添加学霸属性！

什么是多任务学习

在了解PALM之前，首先我们来看下什么是多任务学习。多任务学习是机器学习领域的一个研究分支，通过让模型在学习阶段同时解决多个任务，使其可以学习到任务之间的共性和差异性。

对于大部分NLP任务来说，都依赖于一个通用的文本表示模块（Encoder）来完成文本的语义向量表示，这部分往往可以看作是各任务的共性知识；而要解决不同的NLP任务，则需要在任务的输出层来编码各个不同任务所独有的强相关的知识，因此输出层往往可以表征任务之间的差异性。

图1 多任务学习网络示意图

当预训练模型应用于多任务学习中时，预训练模型本身往往作为各个任务的“共有部分”。在训练过程中，多个任务同时学习，不同任务之间共享预训练参数，从而最终得到一个更加鲁棒、更强泛化能力的模型。就像让一个孩子同时学习不同学科的知识，将不同学科的知识融会贯通，这样将来考试时无论是考课内的，还是课外的，单独学科还是考文理综合，都会信手拈来！

PALM多任务学习框架概览

了解了什么是多任务学习后，咱们来看看飞桨的PALM多任务学习框架的内部是如何组成的。如图2所示，PALM的架构包含三层，从下到上依次是组件层（Component Layer）、训练器层（Trainer Layer）和高级训练器层（High-level Trainer Layer）：

• 组件层：PALM提供了6个 解耦的组件来实现NLP任务。每个组件包含丰富的预定义类和一个基类。预定义类是针对典型的NLP任务的，而基类则是帮助用户完成该组件的自定义。

• 训练器层：通过使用选定的构件建立计算图，用于进行训练和推理。该层描述了训练策略、模型保存和加载、评估和推理过程。一个训练器只能处理一个任务。

• 高级训练器层：用于复杂的学习和推理策略，如多任务学习。通过添加辅助任务来训练健壮的NLP模型（提高模型的测试集和领域外的性能），或者联合训练多个相关任务来获得每个任务的更高性能。

图2 PALM的运行原理图

飞桨PALM涉及的模块如下表所示。

现在介绍完框架结构和模块了，相当于演员都到场了，该开始唱戏了！下面咱们再来看看如何使用这些模块实现多任务学习功能的吧！

如何使用PALM?

1. 安装PALM

PALM的安装非常简单，可以通过pip直接安装，也可以通过git clone的方式从github上获取。

pip install paddlepalm
#或
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PALM.git


PALM同时支持了Python2 和 Python3、Linux 和Windows、CPU 和 GPU等不同软硬件环境。PALM安装完成后会根据所处环境自动切换模型训练/推理设备。

此外PALM中还内置了丰富的预训练模型，用户可以轻松的切换预训练模型，探索其作为多任务学习的模型主干的有效性。

如果要查看所有可用的预训练模型并下载，请在python解释器中运行如下代码。

>>> from paddlepalm import downloader
>>> downloader.ls('pretrain')
Available pretrain items:
=> RoBERTa-zh-base
=> RoBERTa-zh-large
=> ERNIE-v2-en-base
=> ERNIE-v2-en-large
=> XLNet-cased-base
=> XLNet-cased-large
=> ERNIE-v1-zh-base
=> ERNIE-v1-zh-base-max-len-512
=> BERT-en-uncased-large-whole-word-masking
=> BERT-en-cased-large-whole-word-masking
=> BERT-en-uncased-base
=> BERT-en-uncased-large
=> BERT-en-cased-base
=> BERT-en-cased-large
=> BERT-multilingual-uncased-base
=> BERT-multilingual-cased-base
=> BERT-zh-base

>>> downloader.download('pretrain', 'BERT-en-uncased-base', './pretrain_models')

2. 参考如下例子编写代码

这里举一个对话系统构建的例子。在任务完成型的对话系统中，我们为了理解用户的对话输入，需要完成两个NLP任务：一个是意图理解，这个可以看做是一个文本分类任务；另一个是槽位填充，即识别出意图中的相关属性和属性值，这个可以看做是序列标注任务。我们希望将这两个NLP任务进行联合训练，来得到更佳的模型。

基于PALM可以非常轻松的实现这个多任务训练需求。代码如下所示。（为了简化说明，这里省略了模型组网、迭代训练等部分的相关代码，仅体现PALM相关的内容。）

# 创建数据集的读取与预处理工具
seq_label_reader = palm.reader.SequenceLabelReader(vocab_path, max_seqlen, label_map, seed=random_seed)
cls_reader = palm.reader.ClassifyReader(vocab_path, max_seqlen, seed=random_seed)

# 加载训练数据
seq_label_reader.load_data(train_slot, file_format='tsv', num_epochs=None, batch_size=batch_size)
cls_reader.load_data(train_intent, batch_size=batch_size, num_epochs=None)

# 创建骨干网络提取文本特征
ernie = palm.backbone.ERNIE.from_config(config)

# 在ERNIE的骨干网络上注册数据集读取与预处理工具
seq_label_reader.register_with(ernie)
cls_reader.register_with(ernie)

# 创建任务的输出层
seq_label_head = palm.head.SequenceLabel(num_classes, input_dim, dropout_prob)
cls_head = palm.head.Classify(num_classes_intent, input_dim, dropout_prob)

# 创建任务训练单元和多任务训练模块
trainer_seq_label = palm.Trainer("slot", mix_ratio=1.0)
trainer_cls = palm.Trainer("intent", mix_ratio=1.0)
trainer = palm.MultiHeadTrainer([trainer_seq_label, trainer_cls])

# 构建包含主干网络和任务头的前向图
loss1 = trainer_cls.build_forward(ernie, cls_head)
loss2 = trainer_seq_label.build_forward(ernie, seq_label_head)
loss_var = trainer.build_forward()

# 使能warmup策略以获取更好的微调效果
n_steps = seq_label_reader.num_examples * 1.5 * num_epochs
warmup_steps = int(0.1 * n_steps)
sched = palm.lr_sched.TriangularSchedualer(warmup_steps, n_steps)

# 构建优化器
adam = palm.optimizer.Adam(loss_var, lr, sched)

# 构建反向图
trainer.build_backward(optimizer=adam, weight_decay=weight_decay)

#将准备好的reader和数据给到训练单元。
trainer.fit_readers_with_mixratio([seq_label_reader, cls_reader], "slot", num_epochs)

# 加载预训练模型
trainer.load_pretrain('./pretrain/ERNIE-v2-en-base')

# 设置训练期间保存模型
trainer.set_saver(save_path='./outputs/', save_steps=300)

# 开始训练
trainer.train(print_steps=10)

其它实现细节和完整的示例代码请参见

https://github.com/PaddlePaddle/PALM/tree/master/examples/multi-task

运行代码后，部分训练日志如下所示，可以看到不同的训练任务都在执行过程中。

global step: 5, slot: step 3/309 (epoch 0), loss: 68.965, speed: 0.58 steps/s
global step: 10, intent: step 3/311 (epoch 0), loss: 3.407, speed: 8.76 steps/s
global step: 15, slot: step 12/309 (epoch 0), loss: 54.611, speed: 1.21 steps/s
global step: 20, intent: step 7/311 (epoch 0), loss: 3.487, speed: 10.28 steps/s