本文适合适合AI芯片设计人员入门与芯片赛道投资人了解技术内涵。

■ 陈巍，资深芯片专家，人工智能算法-芯片协同设计专家，擅长芯片架构与存算一体。

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自从BERT模型夺得NLP（自然语言处理）武林大赛桂冠后，就不断有年轻的后辈前来挑战切磋。

之后踢馆成功出名的是CMU的Zhilin Yang等提出的XLNet。

这个新的NLP武林盟主号称在20项任务比拼中撸了BERT模型的羊毛。

废话不多说，让我们看看这XLNet到底厉害在哪里，招式如何？

一、XLNet的优势

先放上原文源码地址为敬：

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1906.08237.pdf

预训练模型及代码地址：https://github.com/zihangdai/xlne

我们再看看XLNet这小伙子的优势：

1）独得AR与AE两大绝学

一直以来，AR（autoregressive，自回归）与AE（autoencoding，自编码）就是无监督表征学习中的两大绝学。

AR语言模型基于大量语料统计，被训练为编码单向上下文。AE则通过被掩盖的输入重建原始数据（例如BERT），弥补了双向信息的损失，但却由于信息的掩盖导致训练与实际推理的偏差。

XLNet的出现一开始就对准了这两个绝学的命门。

首先，XLNet借鉴NADE中的置换（Permutation），考虑句段各种分解顺序的可能性。这样就把上下文信息都加进的AR的计算之中。

其次，XLNet训练不再依赖于数据遮盖（Mask），这样就把BERT训练时遮遮掩掩与实际推理的偏差规避了。

2）集成了Tansformer-XL

借助了Tansformer-XL（戏称：超大号变形金刚）的循环机制和相对位置编码。（后面会详细介绍）从而改善了长文本序列的客户体验与准确度。

二、XLNet的结构特点

1） 置换语言模型（PermutationLanguage Modeling，PLM）

Permutation（置换）是个很有意思的数学思想。

其最早的实践大概来自于Fisher提出的置换检验（Permutation Test）。就是利用样本的随机排列进行统计分析和推断。置换这个概念非常适合总体分布未知的样本数据。

XLNet借用最近提出的了OrderlessNADE想法来实现置换。把序列中所有的元素都放到计算袋子里求最大期望：

这一模型收集了元素两端所有位置的信息来进行训练，从而具备了捕获双向上下文的能力。

又例如，以句子序列

为例，假设

是预测目标。XLNet和BERT的期望计算可以近似理解为：

2） 双流自注意（Two-StreamSelf-Attention）机制

所谓的双流，就是内容（Contenet）与查询（Query）。通过这两组Attention，来进行PLM的训练。

Content流与Query流的定义如下：

Q，K，V分别表示Attention中的Query，Key和Value。

Content流提供了完整的上下文信息用于AR的完整期望训练，而Query提供了类似掩盖的方式来增强预测。

3）引入Transformer-XL

Transformer-XL 是在VanillaTransformer的基础上诞生的。

长程依赖现象在序列数据很常见。例如常见的订票问答中的一个回答，可能要参照若干条对话之前订票人员信息。Vanilla Transformer使用固定长度上下文在数据单元之间建立直接的长程依赖关系。但这也使得句子边界附近的上下文碎片化。

Transformer-XL则引入了两个关键工作：

1） 循环机制（RecurrenceMechanism）

2） 相对位置编码（RelativePositional Encoding）

先说循环机制。在训练期间，为前一个句段计算的表征会被修正并缓存，当处理下一句段时，前一个句段即作为扩展上下文使用。

在Transformer-XL中，相对位置信息由一组位置编码提供，即相对位置编码。

基于上述两点，Transformer-XL 学习的依赖关系大约比传统RNN 长 80%，比 Vanilla Transformer 长 450%。当然，Transformer-XL由于参数量巨大，训练和推理所需的算力也是很大的（烧钱的）。

很有意思的是，Transformer-XL的论文投稿到 ICLR 2019 是被毫不留情的拒绝了的。估计也是评委们心里暗想土豪（TPU的所有者，Google的卡丽熙，算力吞噬者……）就不要用钱砸场子了。

三、XLNet与BERT模型带来的NLP算力竞赛

XLNet确实对得起它的名字，XL号的，训练时使用了512块 TPU v3芯片！

要知道，这可是极度碾压阿尔法狗的算力啊，相当于XL学问答要用几百个李世石的围棋脑力。

我们从自然界的角度来看，似乎可以看到一些端倪：

大部分昆虫凭借很小的脑容量就可以拥有视觉能力，却难以通过语音交互；

大部分小型哺乳动物拥有中等的脑容量可以通过语音交互（类似于ASR之类的命令词）却难以进行复杂的表达和对话（类似NLP的多轮对话）；

目前看，几乎只有人类，拥有较大的脑容量和几乎最大的脑重比，才可以进行复杂的自然语言处理和理解。

BERT、XLnet和自然界，似乎在暗示我们：算力，应该是类人NLP的基础。

人工智能领域的竞赛，正逐渐变为算力和芯片的角逐。芯片，正成为人工智能体系中必不可少的一环。