GLM ABI Pretraining: 突破语言模型能力界限

GLM General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling
随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，语言模型在许多领域取得了显著的进步。其中，GLM（General Language Model）是一种广泛使用的预训练模型，其在文本生成、文本分类、文本摘要等任务中表现出色。本文将重点介绍一种基于GLM的预训练方法——Autoregressive Blank Infilling（ABI），并阐述其关键技术和性能表现。
一、GLM简介
GLM是一种多层的自注意力语言模型，它通过对大量无标签语料进行预训练，学习语言的内在结构和规律，从而在各种NLP任务中取得较好的效果。与传统的基于RNN或Transformer的语言模型不同，GLM采用自上而下的方式处理输入序列，同时考虑到上下文信息，能够更好地捕捉语言的时序和空间结构。
二、Autoregressive Blank Infilling（ABI）
在传统的GLM预训练中，通常采用masked language model（MLM）或next sentence prediction（NSP）等任务来训练模型。然而，这些任务在某些情况下可能无法充分挖掘语言的潜在信息。为了解决这一问题，提出了一种新的预训练方法——Autoregressive Blank Infilling（ABI）。
ABI方法的基本思想是：在生成目标句子的过程中，通过在输入序列中随机置空（即不提供该位置的token），让模型自行预测这个空白位置应该填入什么词。这样，不仅可以增加模型的泛化能力，还能够提高其对长距离依赖关系的捕捉能力。具体而言，ABI方法包括以下步骤：

1. 准备数据集：准备一定量的无标签语料作为训练数据。
2. 随机置空：在输入序列中随机选择一个位置进行置空，即不提供该位置的token。
3. 模型预测：利用GLM模型对置空位置进行预测，得到可能的填词候选列表。
4. 选择最佳填词：根据某种准则（如greedy search）从候选列表中选择最佳填词。
5. 更新模型参数：根据预测结果和真实token的差异，更新GLM模型的参数。
   三、实验及性能评估
   为了验证ABI方法的有效性，我们在多个公开的NLP数据集上进行了实验。实验结果表明，采用ABI预训练方法能够显著提高GLM模型的性能。具体而言，我们在BERT、RoBERTa等模型上进行了实验，发现采用ABI预训练方法能够取得更好的效果。此外，我们还对比了传统预训练方法和ABI方法在文本分类、文本生成等任务上的性能表现，发现ABI方法在不同任务上都取得了更好的效果。这表明ABI方法具有更广泛的应用前景。
   四、结论
   本文介绍了GLM模型的原理和特点，并详细阐述了基于GLM的预训练方法——Autoregressive Blank Infilling（ABI）。通过实验及性能评估，我们发现ABI方法能够显著提高GLM模型的性能，使其在文本生成、文本分类等任务中表现出色。ABI方法具有广泛的应用前景，为未来NLP技术的发展提供了新的思路和方法。