XLNet vs BERT，对比得明明白白！

【导语】几周前，XLNet 团队发布了新型预训练语言模型 XLNet，这个新模型在各项基准测试中都优于谷歌之前发布的BERT模型，其中模型XLNet-Large 的数据量更是 BERT 模型的 10 倍左右。那 XLnet 和 BERT 到底要选谁？

这次 XLnet 团队进行了一次对比实验，为了确保对比的公正性，在对比实验中作者采用相同的环境和配置，相同的训练数据，并确保在 BERT 和 XLNet 两个模型的训练方法中，几乎每个超参数（hyperparameter）都是相同的，这些超参数都是由 BERT作者发布，并在BERT中使用的。即是说，这些超参数是为BERT模型设计选择的，很可能是针对BERT最优化的，而非XLNet。具体超参数设置如下（两个模型的超参数完全相同）：

Batch-size: 256

训练步数：1M

优化器：Adam，学习率 1e-4，warmup 1万，线性衰减

训练语料库：Wikipedia + BooksCorpus，在处理Wikipedia时使用了与BERT repo相同的工具，但出于某种原因，我们的Wiki语料库仅有20亿单词，BERT使用了25亿单词，因此XLNet的训练数据略少于BERT。

模型结构参数：24层，1024个隐层，16 heads

微调（finetuning）超参数搜索空间

此外，作者还修改了一些数据相关的实现细节，以便与BERT模型进行一对一的比较。

在之前的实验中，预训练环节，未被mask的token无法看到分类token CLS和分隔token SEP，而现阶段的实现中可以看到了，与BERT模型保持一致。

在微调环节，与BERT一样，用“BERT格式”取代了普通的 XLNet格式，即使用[CLS, A, SEP, B, SEP]取代了[A, SEP, B, SEP, CLS]。

另外，我们考虑了BERT模型的三种变体，并报告了各个单独任务的最佳微调结果。三种变体如下：

模型1（Model-I）：BERT 作者发布的原始BERT模型

模型2（Model-II）：同样来自作者的中文全词覆盖模型

模型3（Model-III）：由于考虑到下句预测（NSP）可能会影响表现，我们使用BERT已发布的代码针对没有NSP loss的新模型进行了预训练

注意：由于通过不同变体可以获得各个任务的最佳表现，以上设置也许会让BERT模型更占优势。

GLUE 和 SQuAD上的开发设置结果，及 RACE 上的测试设置结果如下（并未使用数据增强、集成或多任务学习）：

不同模型对比。XLNet-Large （as in paper）所使用的训练数据更多一些，batch size也稍大。BERT模型，针对每个数据集我们只报告3个变体中微调最优的结果。

表格中有些观测结果非常有趣：

使用相同的数据，以及几乎完全相同的训练方法来训练时，针对所有数据集，XLNet都以相当的优势胜过了BERT模型。

投入10倍多数据（对比XLNet-Large-wikibooks与XLNet-Large）的性能提升，要小于在11个基准测试中将其中8个从BERT模型换成XLNet模型的性能提升。

在某些基准测试（比如CoLA和MRPC）中，使用较少数据训练的模型，其表现要优于使用较多数据训练的模型。

我们相信，从以上结果中我们也许可以得到一些结果了。

XLNet的性能提高了：观测结果1与我们早期基于基础模型的对比实验结果一致，证明在指定相同的训练条件时，XLNet模型要优于BERT模型。

XLNet-Large可以优化到更佳：观测结果2与观测结果3似乎表明，我们之前发布的XLNet-Large（使用更多数据训练）并没有充分利用数据规模。因此，我们会继续研究相关方法，正确扩展使用XLNet模型进行语言预训练的规模。根据目前有限的观测结果，我们推测以下训练细节可能发挥着重要作用：

数据相关：数据规模、数据来源、数据清洗、数据编码、数据格式化

优化相关：学习率（以及计划）、batch size、训练步骤数、优化器

重要的是：这些超参数可能彼此有高阶交互效果。

Facebook AI近期 GLUE 排行榜，可能也说明了训练细节的重要性。

总之，本实验将算法/模型的影响，与类似训练细节、大型计算及大数据这样的其他因素明确分离开来。根据以上结果，XLNet 团队认为：算法与模型至少是与其他因素同等重要的，它们很可能都是实现自然语言理解最终目标所必需的条件。