aitech-moj-2023/wyk/12_Rekurencyjny_model_jezyka.org
2022-07-06 07:58:45 +02:00

220 lines
8.3 KiB
Org Mode

* Model języka oparty na rekurencyjnej sieci neuronowej
** Podejście rekurencyjne
Na poprzednim wykładzie rozpatrywaliśmy różne funkcje
$A(w_1,\dots,w_{i-1})$, dzięki którym możliwe było „skompresowanie” ciągu słów
(a właściwie ich zanurzeń) o dowolnej długości w wektor o stałej długości.
Funkcję $A$ moglibyśmy zdefiniować w inny sposób, w sposób **rekurencyjny**.
Otóż moglibyśmy zdekomponować funkcję $A$ do
- pewnego stanu początkowego $\vec{s_0} \in \mathcal{R}^p$,
- pewnej funkcji rekurencyjnej $R : \mathcal{R}^p \times \mathcal{R}^m \rightarrow \mathcal{R}^p$.
Wówczas funkcję $A$ można będzie zdefiniować rekurencyjnie jako:
$$A(w_1,\dots,w_t) = R(A(w_1,\dots,w_{t-1}), E(w_t)),$$
przy czym dla ciągu pustego:
$$A(\epsilon) = \vec{s_0}$$
Przypomnijmy, że $m$ to rozmiar zanurzenia (embeddingu). Z kolei $p$ to rozmiar wektora stanu
(często $p=m$, ale nie jest to konieczne).
Przy takim podejściu rekurencyjnym wprowadzamy niejako „strzałkę
czasu”, możemy mówić o przetwarzaniu krok po kroku.
W wypadku modelowania języka możemy końcowy wektor stanu zrzutować do wektora o rozmiarze słownika
i zastosować softmax:
$$\vec{y} = \operatorname{softmax}(CA(w_1,\dots,w_{i-1})),$$
gdzie $C$ jest wyuczalną macierzą o rozmiarze $|V| \times p$.
** Worek słów zdefiniowany rekurencyjnie
Nietrudno zdefiniować model „worka słów” w taki rekurencyjny sposób:
- $p=m$,
- $\vec{s_0} = [0,\dots,0]$,
- $R(\vec{s}, \vec{x}) = \vec{s} + \vec{x}.$
Dodawanie (również wektorowe) jest operacją przemienną i łączną, więc
to rekurencyjne spojrzenie niewiele tu wnosi. Można jednak zastosować
inną funkcję $R$, która nie jest przemienna — w ten sposób wyjdziemy poza
nieuporządkowany worek słów.
** Związek z programowaniem funkcyjnym
Zauważmy, że stosowane tutaj podejście jest tożsame z zastosowaniem funkcji typu ~fold~
w językach funkcyjnych:
#+CAPTION: Opis funkcji foldl w języku Haskell
[[./12_Rekurencyjny_model_jezyka/fold.png]]
W Pythonie odpowiednik ~fold~ jest funkcja ~reduce~ z pakietu ~functools~:
#+BEGIN_SRC ipython :session mysession :exports both :results raw drawer
from functools import reduce
def product(ns):
return reduce(lambda a, b: a * b, ns, 1)
product([2, 3, 1, 3])
#+END_SRC
#+RESULTS:
:results:
18
:end:
** Sieci rekurencyjne
W jaki sposób „złamać” przemienność i wprowadzić porządek? Jedną z
najprostszych operacji nieprzemiennych jest konkatenacja — możemy
dokonać konkatenacji wektora stanu i bieżącego stanu, a następnie
zastosować jakąś prostą operację (na wyjściu musimy mieć wektor o
rozmiarze $p$, nie $p + m$!), dobrze przy okazji „złamać” też
liniowość operacji. Możemy po prostu zastosować rzutowanie (mnożenie
przez macierz) i jakąś prostą funkcję aktywacji (na przykład sigmoidę):
$$R(\vec{s}, \vec{e}) = \sigma(W[\vec{s},\vec{e}] + \vec{b}).$$
Dodatkowo jeszcze wprowadziliśmy wektor obciążeń $\vec{b}$, a zatem wyuczalne wagi obejmują:
- macierz $W \in \mathcal{R}^p \times \mathcal{R}^{p+m}$,
- wektor obciążeń $b \in \mathcal{R}^p$.
Olbrzymią zaletą sieci rekurencyjnych jest fakt, że liczba wag nie zależy od rozmiaru wejścia!
*** Zwykła sieć rekurencyjna
Wyżej zdefiniową sieć nazywamy „zwykłą” siecią rekurencyjną (/Vanilla RNN/).
*Uwaga*: przez RNN czasami rozumie się taką „zwykłą” sieć
rekurencyjną, a czasami szerszą klasę sieci rekurencyjnych
obejmujących również sieci GRU czy LSTM (zob. poniżej).
#+CAPTION: Schemat prostego modelu języka opartego na zwykłej sieci rekurencyjnych
[[./12_Rekurencyjny_model_jezyka/rnn.drawio.png]]
*Uwaga*: powyższy schemat nie obejmuje już „całego” działania sieci,
tylko pojedynczy krok czasowy.
*** Praktyczna niestosowalność prostych sieci RNN
Niestety w praktyce proste sieci RNN sprawiają duże trudności jeśli
chodzi o propagację wsteczną — pojawia się zjawisko zanikającego
(rzadziej: eksplodującego) gradientu. Dlatego zaproponowano różne
modyfikacje sieci RNN. Zacznijmy od omówienia stosunkowo prostej sieci GRU.
** Sieć GRU
GRU (/Gated Recurrent Unit/) to sieć z dwiema **bramkami** (/gates/):
- bramką resetu (/reset gate/) $\Gamma_\gamma \in \mathcal{R}^p$ — która określa, w jakim
stopniu sieć ma pamiętać albo zapominać stan z poprzedniego kroku,
- bramką aktualizacji (/update gate/) $\Gamma_u \in \mathcal{R}^p$ — która określa wpływ
bieżącego wyrazu na zmianę stanu.
Tak więc w skrajnym przypadku:
- jeśli $\Gamma_\gamma = [0,\dots,0]$, sieć całkowicie zapomina
informację płynącą z poprzednich wyrazów,
- jeśli $\Gamma_u = [0,\dots,0]$, sieć nie bierze pod uwagę
bieżącego wyrazu.
Zauważmy, że bramki mogą selektywnie, na każdej pozycji wektora stanu,
sterować przepływem informacji. Na przykład $\Gamma_\gamma =
[0,1,\dots,1]$ oznacza, że pierwsza pozycja wektora stanu jest
zapominana, a pozostałe — wnoszą wkład w całości.
*** Wzory
Najpierw zdefiniujmy pośredni stan $\vec{\xi} \in \mathcal{R}^p$:
$$\vec{\xi_t} = \operatorname{tanh}(W_{\xi}[\Gamma_\gamma \bullet \vec{s_{t-1}}, E(w_t)] + b_{\xi}),$$
gdzie $\bullet$ oznacza iloczyn Hadamarda (nie iloczyn skalarny!) dwóch wektorów:
$$[x_1,\dots,x_n] \bullet [y_1,\dots,y_n] = [x_1 y_1,\dots,x_n y_n].$$
Jak widać, obliczanie $\vec{\xi_t}$ bardzo przypomina zwykłą sieć rekurencyjną,
jedyna różnica polega na tym, że za pomocą bramki $\Gamma_\gamma$
modulujemy wpływ poprzedniego stanu.
Ostateczna wartość stanu jest średnią ważoną poprzedniego stanu i bieżącego stanu pośredniego:
$$\vec{s_t} = \Gamma_u \bullet \vec{\xi_t} + (1 - \Gamma_u) \bullet \vec{s_{t-1}}.$$
Skąd się biorą bramki $\Gamma_\gamma$ i $\Gamma_u$? Również z poprzedniego stanu i z bieżącego wyrazu.
$$\Gamma_\gamma = \sigma(W_\gamma[\vec{s_{t-1}},E(w_t)] + \vec{b_\gamma}),$$
$$\Gamma_u = \sigma(W_u[\vec{s_{t-1}},E(w_t)] + \vec{b_u}),$$
** Sieć LSTM
Architektura LSTM (/Long Short-Term Memory/), choć powstała wcześniej
niż GRU, jest od niej nieco bardziej skomplikowana.
- zamiast dwóch bramek LSTM zawiera **trzy bramki**: bramkę wejścia (/input gate/),
bramkę wyjścia (/output gate/) i bramkę zapominania (/forget gate/),
- oprócz ukrytego stanu $\vec{s_t}$ sieć LSTM posiada również **komórkę pamięci** (/memory cell/),
$\vec{c_t}$, komórka pamięci, w przeciwieństwie do stanu, zmienia się wolniej (intuicyjnie:
/jeśli nie zrobimy nic specjalnego, wartość komórki pamięci się nie zmieni/).
*** Wzory
Komórka pamięci modulowana jest za pomocą bramki zapominania ($\Gamma_f$) i bramki
wejścia ($\Gamma_i$), bramki te określają, na ile uwzględniamy, odpowiednio,
poprzednią wartość komórki pamięci $\vec{c_{t-1}}$ i wejście, a
właściwie wejście w połączeniu z poprzednim stanem:
$$\vec{c_t} = \Gamma_f \bullet \vec{c_{t-1}} + \Gamma_i \bullet \vec{\xi_t},$$
gdzie wektor pomocniczy $\vec{\xi_t}$ wyliczany jest w następujący sposób:
$$\vec{\xi_t} = \operatorname{tanh}(W_{\xi}[\vec{s_{t-1}}, E(w_t)] + \vec{b_\xi}.$$
Nowa wartość stanu sieci nie zależy bezpośrednio od poprzedniej wartości stanu, lecz
jest równa komórce pamięci modulowanej bramką wyjścia:
$$\vec{h_t} = \Gamma_o \bullet \operatorname{tanh}(\vec{c_t}).$$
*** Obliczanie bramek
Wartości wszystkie trzech bramek są liczone w identyczny sposób (wzory
różnią się tylko macierzami wag i wektorem obciążeń):
$$\Gamma_f = \sigma(W_f[\vec{s_{t-1}}, E(w_t)] + \vec{b_f}),$$
$$\Gamma_i = \sigma(W_i[\vec{s_{t-1}}, E(w_t)] + \vec{b_i}),$$
$$\Gamma_o = \sigma(W_o[\vec{s_{t-1}}, E(w_t)] + \vec{b_o}).$$
*** Wartości początkowe
Początkowe wartości stanu i komórki pamięci mogą być ustawione na zero:
$$\vec{s_0} = \vec{0},$$
$$\vec{c_0} = \vec{0}.$$
*** Podsumowanie
Sieci LSTM dominowały w zagadnieniach przetwarzania języka naturalnego
(ogólniej: przetwarzania sekwencji) do czasu pojawienia się
architektury Transformer w 2017 roku.
Na sieci LSTM oparty był ELMo, jeden z pierwszych dużych
**pretrenowanych modeli języka**, dostrajanych później pod konkretne
zadania (na przykład klasyfikację tekstu), zob. artykuł [Deep
contextualized word
representations](https://arxiv.org/pdf/1802.05365.pdf). Dokładniej
mówiąc, ELMo był siecią **BiLSTM**, połączeniem dwóch sieci, jednej
działającej z lewej strony na prawą, drugiej — z prawej do lewej.