mT5： 多国语言版T5(中文T5)(2020年10月论文)1. 众讲话模子寻常来说比单讲话模子正在统一职责上成就略差，比方图3，不过mT3和T3结果确一致，声明了众讲话模子的潜力。

　　2. 大型模子的职能比纷乱的模子更强劲，比方外2，mT5-XXL仅举办了75%的锻练，就仍旧到达SOTA，不过参数目达13B。

　　3. 零样本进修(zero-shot learning): 尽管锻练时没有看到标的锻练集，也能举办模子预测。

　　迩来的“文本到文本的迁徙transformer”(T5)欺骗同一的文本到文本的方式和大领域，正在各样英语NLP职责上得到最新的结果。 正在本文中，咱们先容了mT5，它是T5的众讲话变体，已正在蕴涵101种讲话的新的基于Common Crawl的数据鸠集举办了预锻练。 咱们描画了mT5的策画和厘正的锻练，并正在很众众讲话基准上涌现了其最新的职能。 这项事务中利用的总共代码和模子checkpoint都是公然可用的。

　　正在本文中，咱们通过宣布mT5(T5的众讲话变体)来延续这一守旧。 咱们利用mT5的标的是天生一个大领域的众讲话模子，该模子尽可以少地偏离用于创修T5的步骤。 因而，mT5担当了T5的总共所长(如第2节所述)，比方其通用的文本到文本方式，基于大领域实证考虑得出的主见的策画及其领域。 为了锻练mT5，咱们引入了称为mC4的C4数据集的众讲话变体。 mC4蕴涵从大家“Common Crawl”搜集抓取中提取的101种讲话的自然文本。 为了验证mT5的职能，咱们正在几个基准数据鸠集举办了测试，显示了很众情状下的最新职能。 咱们宣布了历程预锻练的模子和代码，以便社区能够欺骗咱们的事务。

　　正在本节中，咱们扼要概述T5和C4预锻练数据集。 Raffel等人(2019)中供给了更众细致消息。

　　T5是一种历程预锻练讲话模子，其紧要区别是针对总共基于文本的NLP题目利用同一的“文本到文本”方式。这种步骤对付天生职责(比方机械翻译或文本摘要)很自然，由于职责方式央浼模子天生以某些输入为条款的文本。对付分类职责，这是很不寻常的，此中锻练T5输出label的文本(比方，用于情绪阐明的“正”或“负”)而不是种别索引。这种步骤的紧要所长是，它承诺对每个职责利用十足肖似的锻练标的(teacher-forced maximum-likelihood)，这现实上意味着能够利用一组超参数对任何下逛职责职责举办有用的微调。Keskar等人(2019)和McCann等人(2018)提出了好似的同一框架。鉴于此职责方式的seq2seq组织，T5利用了Vaswani等人最初提出的基础编码器-解码器transformer架构2017)。 T5正在Masked讲话模子的“span-corruption”标的进步行了预锻练，此中输入token的接续跨度被mask token调换，而且锻练了模子以重修被mask的token。

　　T5的另一个区别身分是它的领域，其预锻练模子的巨细从6000万到110亿个参数不等。 这些模子已针对约1万亿token数据举办了预锻练。无标签的数据来自C4数据集，该数据集来自大家Common Crawl网站抓取的大约750GB的英语文本。 除了普及的反复数据删除除外，C4还包含仅提取自然讲话(而不是样板讲话和其他整齐讲话)的诱导式步骤。T5的预锻练标的，模子架构，领域战术和很众其他策画抉择，都是基于大领域的抉择实证考虑，这正在Raffel等人(2019)中举办了细致描画。

　　咱们正在本文中的标的是创修一个尽可以众地坚守T5步骤的大领域众讲话模子。 为此，咱们斥地了C4预锻练数据集的扩展版本，涵盖101种讲话，并将更改集成到T5中以更好地合适这种众讲话。

　　C4数据集被清楚策画为仅英语：langdetect任何页面少于99％的英语可以性的页面将被丢掉。 相反，对付mC4，咱们利用cld3识别100众种讲话。 因为这些讲话中的某些正在互联网上相对稀缺，因而咱们欺骗了Common Crawl或取到目前为止宣布的71个月的搜集实质。 这比C4所利用的源数据要众得众，C4仅利用2019年4月举办的搜集抓取就足以供给巨额的英语数据。

　　C4中一个要紧的诱导式过滤步是删除未以英语末尾标点符号终局的行。 因为这对很众讲话都不实用，因而咱们改用“行长过滤器”，该过滤器央浼页面起码蕴涵三行，而且蕴涵200个或更众字符的文本。 不然，咱们将依据C4的过滤步骤，对文档中的行举办反复数据删除，然后过滤蕴涵不良词的页面。末了，咱们利用cld3检测每个页面的紧要讲话，并删除置信度低于70％的页面。

　　使用这些过滤器后，咱们将按讲话对其余页面举办分组，正在语料库中的总共讲话都蕴涵10,000或更众页面。 这会形成cld3界说的107种“讲话”文本。不过，咱们当心到此中有6种只是肖似白话的剧本变体(比方ru是西里尔字母的俄语，而ru-Latn是拉丁字母的俄语)。 图1中显示了每种讲话的页数直方图。 细致的数据集统计消息(包含每种讲话的token计数)正在外5(附录)中显示。

　　图1：对付分别的讲话采样指数α(右轴)，每种讲话正在mC4中的页面计数(左轴)，以及来自每种讲话的mT5锻练样本的比例。 咱们的最终模子利用α= 0.3

　　外5：mC4语料库的统计消息，总共6.6B页和6.3T token。 利用默认的指数滑腻值α= 0.3，“mT5”列显露来自给定讲话的mT5锻练数据的比例。 咱们列出了cld3检测到的107种“讲话”，但请当心此中的六种(token为“拉丁”)只是现有讲话的罗马化变体。

　　咱们用于mT5的模子架构和锻练历程与T5精密一致。 简直来说，咱们基于“T5.1.1”步骤创设了mT5，对mT5举办了厘正，利用GeGLU非线年)激活函数，正在更大模子中缩放dmodel而不是调动dff, 对无标签数据举办预锻练而没有dropout等举措。 为简便起睹，更众细致消息请参考Raffel et al. (2019)。

　　预锻练众讲话模子的紧要身分是若何从每种讲话中采样数据。最终，这种抉择是零和博弈：倘若对低资源讲话的采样过于屡次，则该模子可以过拟合；反之亦然。倘若高资源讲话没有历程足够的锻练，则该模子将欠拟合。因而，咱们采用(Devlin，2018; Conneau et al.,2019; Arivazhagan et al.,2019)中利用的步骤，并依照p(L)∝ Lα的概率通过采样样原本巩固资源较少的讲话，此中p(L)是正在预锻练时刻从给定讲话采样文本的概率和L是该讲话中样本的数目。超参数α(往往α1)使咱们能够统制正在低资源讲话上“boost”锻练概率的水平。先前事务利用的值，mBERT(Devlin，2018)是α= 0.7，XLM-R(Conneau等人，2019)的α= 0.3，MMNMT(Arivazhagan等人，2019)的α= 0.2。咱们实验了总共这三个值，展现α= 0.3能够正在高资源讲话和低资源讲话的职能之间做出合理的折衷。

　　咱们的模子涵盖了100众种讲话，这必要更大的单词外量。 坚守XLM-R(Conneau et al.,2018)之后，咱们将单词外量填补到250,000个单词。 与T5雷同，咱们利用SentencePiece(Kudo and Richardson，2018; Kudo，2018)单词模子，这些单词模子以与锻练时刻，利用的肖似讲话采样率举办锻练。 为了合适具有大字符集(比方中文)的讲话，咱们利用0.99999的字符掩盖率，但还启用了SentencePiece的“byte-fallback”特色，以确保能够独一编码任何字符串。

　　为了使咱们的新模子愈加简直化，咱们与现有的巨额利用众种讲话的预锻练讲话模子举办了扼要对照。 为简便起睹，咱们要点先容援救数十种讲话的模子。 外1给出了mT5与最一致模子的high-level对照。

　　为了验证mT5的职能，咱们从xtreme众讲话基准测试(Hu等人，2020年)中的6个职责评估了咱们的模子：XNLI(Conneau等人，2018年)蕴涵14种讲话的职责； XQuAD(Artetxe等，2019)，MLQA(Lewis等，2019b)和TyDi QA(Clark等，2020)区别蕴涵10、7和11种讲话阅读清楚基准; WikiAnn(Pan等人，2017)的定名实体识别(NER)数据集，此中蕴涵来自xtreme的40种讲话(Hu等人，2020); PAWS-X(Yang等人，2019)用7种讲话复述识别数据集。咱们将总共职责转换为文本到文本方式，即直接天生label文本(XNLI和PAWS-X)，实体tags和label(WikiAnn NER)或解答(XQuAD，MLQA和TyDi QA)。对付NER，倘若有众个实体，则依据显现的次第将它们拼接起来；倘若没有实体，则标的文本为“无”。咱们琢磨这些职责的变体，此中仅依照英语数据(“zero-shot”)或将英语机械翻译成每种标的讲话的数据(“translate-train”)对模子举办微调。为了简便起睹，咱们参考Hu等人(2020)来得到相闭这些基准的更众细致消息。

　　坚守原始的T5步骤，咱们琢磨了五个模子巨细：Small(≈300M参数)，Base(600M)，Large(1B)，XL(4B)和XXL(13B)。 与相应的T5模子变体比拟，参数数目的填补来自于mT5中利用的较大单词外。 咱们对1024 batches， 长度为1024的输入序列举办了100万步的预锻练，相当于总共约1万亿输入token。 这与T5的预锻练量肖似，差不众是XLM-R的预锻练的1/6。 因为功夫节制，咱们只通知了历程锻练的mt5-XXL的结果，实行了75万步。 最终结果和进一步的实行将正在咱们的大家代码库中举办更新。

　　外2给出了咱们的紧要结果，外6至外11(附录)给出了每个职责的每种讲话的细分。 咱们最大的模子mT5-XXL正在咱们琢磨的总共职责上都到达了最新程度。 请当心，与咱们的模子分别，InfoXLM(Chi等，2020)从并行锻练数据中受益，而X-STILT(Phang等，2020)欺骗与标的职责一致的label数据。 总体而言，咱们的结果出色了模子才气，正在跨讲话显露进修中的要紧性，并发起推广简便的预锻练的步骤，能够取代依赖于LM筛选，并行数据或中央职责的更纷乱的本领。

　　外2：闭于xtreme句子对分类，组织化预测和问答职责的结果。除mT5(咱们的)外，总共目标均来自Fang等(2020)，只管Conneau等(2019)的XLM-R的正在的XNLI上的浮现(80.9)更好 。 对付“翻译锻练”修树，咱们包含英语锻练数据，以便与Fang等人(2020)举办对照。 这与Hu et al(2020)的xtreme“翻译锻练”修树分别。

　　正在“翻译锻练”修树中，咱们正在总共xtreme分类和QA职责上也到达或胜过了最新程度。 对付这些职责，咱们对labeled的英语数据及其机械翻译的组合举办微调。这能够直接与Filter(Fang等人，2020年)以及XLM-R基线举办对照)。 不过请当心，此修树与xtreme“translatetrain”(Hu等人，2020)有所分别，他们不包含英文数据。

　　与特意针对该讲话锻练的巨细一致的“专用”模子比拟，已伺探到巨额的众讲话模子正在给定讲话上的浮现不佳(Arivazhagan等人，2019)。 为了量化这种成就，咱们对照了正在SQuAD阅读清楚基准上，举办微调时mT5和T5的职能(Rajpurkar等，2016)。结果如外3所示，而T5的结果摘自Raffel等人( 2019)。 固然小型和根蒂型mT5模子不足其英语T5同类模子，但咱们展现较大的模子缩小了差异。 这说明可以存正在一个蜕变点，该模子有足够的才气有用地进修101种讲话，而没有显然的骚扰影响。

　　咱们利用“Large”模子举动基准运转六次融化，点窜各样修树：(i)将dropout rate填补到0.1，以期省略对低资源讲话的过拟合，(ii)将序列长度省略为512，和T5中雷同(iii)将预锻练标的中的均匀噪声跨度长度填补到10，由于咱们伺探到每个token的字符数少于T5；(iv)将讲话采样指数α安排为MMNMT中和mBERT(Devlin，2018)利用的{0.2，0.7}。(v)正在mC4数据pipeline中转为“行长过滤器”，(vi)正在mC4中增添来自103种讲话的Wikipedia data。

　　这些融化对XNLI零射确凿率的影响如外4所示。正在每种情状下，均匀XNLI得分均低于mT5-Large基线，这声明了咱们抉择的修树的合理性。 行长过滤器供给了+2点的晋升，外明了Conneau等人(2019)和Raffel等人(2019)的展现，即从Common Crawl中过滤低质地页面很有价格。 将讲话采样指数α填补到0.7具有改进高资源讲话(比方俄语81.5→82.8)的职能的预期成就，同时欺负了低资源讲话(比方斯瓦希里语75.4→70.6)，均匀成就为负。 相反，将α低浸到0.2会稍微普及一种末了几种讲话(乌尔都语73.5→73.9)，但正在其他地方则无益。 外12和外13(附录)区别供给了相闭XNLI的细致每种讲话目标以及zero-shot XQuAD上的融化职能，显示出大致肖似的趋向。

　　正在本文中，咱们先容了mT5和mC4：T5模子和C4数据集的大领域众讲话变体。 咱们声明了T5步骤可直接实用于众种讲话情况，并正在各样基准测试中均浮现优秀。 咱们宣布了本文中利用的总共代码和用于预锻练的数据集，以激动畴昔对众讲话清楚的事务。

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