mt5是什麼基于文本的自然语言处理任务的机器学习模型可以对输入文本执行一定的推理近年来，最普通应用的预练习说话模子都是基于单词或子单词单位的 token 序列实行操作的，而直接对原始文本（字节或字符）实行操作的无 token 模子有良众好处。正在本篇论文中，谷歌钻探者实行了大批测验，揭晓了一组新的基于 T5 架构的预练习字节级 Transformer 模子，并开源了全面代码和数据。
近年来，最普通应用的预练习说话模子都是基于词或子词单位的 token 序列实行操作的。将文本编码为 token 序列需求一个大凡动作模子的独立工件创筑的 tokenizer。直接对原始文本（字节或字符）实行操作的无 token 模子有良众好处：它们能够开箱即用地收拾任何说话的文本；它们对噪声加倍鲁棒；它们通过删除庞大且容易犯错的文本预收拾 pipeline，将本领债务最小化。因为字节或字符序列比 token 序列长，过去往往正在无 token 模子上引入新的模子架构，旨正在分摊直接正在原始文本上操作的本钱。
正在本篇论文中，谷歌钻探者注明了一个准则的 Transformer 架构是能够正在起码点窜的环境下收拾字节序列的。钻探者提防刻画了参数计数、练习 FLOP、推理速率方面的衡量，并外白字节级模子与其 token 级模子的比赛力，还注明了字节级模子对噪声的鲁棒性彰彰更强，而且正在对拼写和发音敏锐的做事上发挥更好。最终，钻探者揭晓了一组新的基于 T5 架构的预练习字节级 Transformer 模子，并开源了测验中应用的全面代码和数据。
始末练习，基于文本的自然说话收拾做事的机械练习模子能够对输入文本实行必然的推理。计划此类模子时的一个苛重切磋要素是文本的外现办法。常睹的外现办法是为有限、固定的词外中的每个单词分派一个独一的 token ID。所以，正在被输入到模子中实行收拾之前，一段给定的文本会被 tokenizer 转换为 token 序列。然而应用固定词外存正在一个题目：看待含有词外除外的词的文本，没有好的方式来收拾，由于准则的方式是将全面未知单词映照到相通的 token，而这会阻滞模子区别词外外差异的词。
Subword tokenizers 为词外外题目供应了一种文雅、灵动的处分计划。subword tokenizers 不是将每个词映照到单个 token，而是正在固定词汇量的环境下最小化 token 序列的总长度，将词认识为更小的子词单位。比方，纵使 「doghouse」不正在子词词汇外中，子词 tokenizer 也能够将「doghouse」分为 「dog」和 「house」。
然而，subword tokenizers 也存正在出少少缺陷。拼写谬误、大写变体、形式变动都市导致词根或短语的 token 外现所有革新，从而导致模子做出谬误预测。其它，借使未知字符来自修建子词词汇外时未应用的新说话，大凡会越过子词模子的词汇外。
因此，更好的处分计划是创筑可直接对原始文本实行操作的无 token 模子，即不依赖于练习词汇将单词或子词单位映照到 token 的 NLP 模子。操纵了文本数据大凡被存储为字节序列的结果，钻探者将字节序列直接输入模子以同意模子收拾自便文本序列。这种方式与竭力于练习直接从原始数据映照到预测的模子的端到端练习的理念极度吻合。
正在模子巨细方面，也有好处：词级或子词级模子的大批词汇大凡会导致很众参数特意用于词汇矩阵。比拟之下，依照界说，字节级模子只需求 256 个嵌入。通过将单词外现从疏落词汇矩阵迁徙到稠密收集层，模子该当或许更有用地泛化联系术语和拼写变体。最终，从适用的角度来看，应用基于 token 的模子对新说话或新术语更难符合，而依照界说，无 token 模子能够收拾任何文本序列。
字节级模子的紧要漏洞是字节序列往往比 token 序列长得众。比方，假设英语的均匀单词长度约为 5 个字符，则英语字节或字符序列大凡比相应的单词级 token 序列长约 5 倍。因为机械练习模子的谋划本钱目标于随序列长度而变动，所以需求应用卷积、池化或自符合谋划时代来有用地收拾长序列。
正在本篇论文，来自谷歌的钻探者采用了一种更简略的方式，并指出了 Transformer 架构能够直接符合于收拾字节序列，同时不会显着推广谋划本钱。钻探者专一于全面基于文本的 NLP 题目都被转换为文本到文本式样的 T5 框架。这种方式通过天生以某些输入字节为要求的字节序列使得收拾 NLP 做事变得简略。
起初，钻探者对提出的 ByT5 架构实行了刻画，该计划与 mT5（众说话变体 T5）相对亲密，架构区别如上图中所示。然后，通过对各类英语和众说话 NLP 做事的大批测验，假使预练习的文本少了 4 倍，ByT5 与子词级基线比拟依旧发挥隽拔。况且字节级模子对输入文本的损坏具有显着更强的鲁棒性。最终，始末对谋划本钱和参数数目方面计划决定的衡量，钻探者与本文沿途揭晓了一组预练习的 ByT5 模子。
基于比来的 mT5 模子，钻探者将 ByT5 正在名为 mC4 的大型未符号众说话文本数据语料库进取行了练习，并正在很众社区基准测试中抵达了最前辈的水准。钻探者揭晓了与 T5 和 mT5 相同的五种尺寸的 ByT5 模子。ByT5 的目的是采用现有的基于 token 的模子并实行起码的点窜以使其成为无 token 模子，并让 ByT5 涵盖与 mT5 相通的用例：涵盖 100 众种说话的通用的预练习文本到文本模子。钻探者估计，由于正在微调停估计方面减速较少，ByT5 将更加合用于收拾中随笔本序列（几个句子或更少）的做事。
与 mT5 比拟，钻探者正在计划 ByT5 时实行了以下闭头更改：起初，省去了 SentencePiece 词汇外，将 UTF-8 字节无需任何文本预收拾直接输入模子中；其次，点窜预练习做事；然后，钻探者展现当解耦编码器妥协码器 transformer 仓库的深度时，ByT5 发挥最好；最终，依照 UTF-8 准则并非全面字节序列都是合法的，因此钻探者会正在模子的输出中删除任何犯科字节。
与 mT5 模子比拟，钻探者正在 ByT5 模子中所做的点窜革新了模子的巨细和谋划本钱。应用词级或子词级词汇外的模子大凡搜罗一个词汇外矩阵，该矩阵存储词汇外中每个 token 的向量外现。正在输出 softmax 层中，也包蕴一个相同的矩阵。看待大型词汇外（比方众说话模子中的词汇外），词汇矩阵能够组成模子参数的很大一个人。
为了补充从基于 token 模子变为无 token 模子而导致的总参数目省略，钻探者调度了 ByT5 模子遁避巨细 (dmodel) 和前馈维度 (dff) 以与 mT5 参数成亲，同时连结 dff 和 dmodel 之间的比率大约为 2.5。下外较量了全五种模子尺寸的 mT5 和 ByT5 架构。看待给定的定名巨细，参数和层的总数是固定的。「Vocab」列外现词汇联系参数的百分比，涵盖输入嵌入矩阵妥协码器 softmax 层。ByT5 将这些参数移出词汇外并移入 transformer 层，并将编码器层与解码器层的比率转换为 3:1。
此外，如上文中提到的，从词或子词级 token 序列更改为字节序列目标于推广给定文本片断的序列长度。然而，并非全面易于衡量的 FLOP 都是相通的，特定模子的现实本钱还取决于运转它的硬件。识别能够轻松并行化的操作（比方编码器的所有可并行收拾）和那些不行并行化的操作（比方推理时期解码器中的自回归采样）极度苛重。所以，将词汇矩阵中的参数从头分派到模子的其余个人大凡会导致模子需求更众的 FLOP 来收拾给定的输入序列。另一个苛重的权衡准则是数据出力，即模子需求众少数据才华给出一个好的处分计划。看待 NLP 题目，这能够依照 token 的数目或练习时期的原始文本量来权衡。
一方面，这种 4 倍的加长能够被视为 ByT5 的一个上风：看待更长的序列，模子能够花费更众的算力来编码给定的文本片断。另一方面，给定固定的输入序列长度和练习举措数，模子正在预练习时期接触的现实文本将省略 4 倍。切磋到这些要素，钻探者正在较量测验中闭心了以下出力目标：参数计数、推理时代和预练习出力。
钻探者正在普通的做事中较量了 ByT5 和 mT5。结果外白，ByT5 正在准则英语和众说话 NLP 基准测试中与 mT5 具有比赛力，而且正在小模子尺寸上优于 mT5。其它，ByT5 正在自正在式样天生做事和音译方面发挥隽拔。
下外结果显示了 mT5 和 ByT5 正在 GLUE 和 SuperGLUE 上差异模子巨细的功能。看待每个基准，钻探者微调构成做事（即练习众做事模子），依照验证集功能采用每个做事的最佳检验点，并告诉全面做事的均匀验证集分数。
下外 ByT5 和 mT5 正在 XTREME 做事子集上的发挥外白 ByT5 总体上具有相当的比赛力。正在最实际的说话筑树中（全面说话中都有少少黄金练习数据可用），ByT5 正在全面做事和模子巨细上都优于 mT5。正在 translate-train 筑树中，ByT5 正在较小的尺寸下击败了 mT5，但正在较大的尺寸下结果口角各半。
下图显示了 ByT5-Large 和 mT5-Large 正在 TyDiQA-GoldP 和 XNLI zero-shot 两个做事上的说话差异。此中一个值得小心的趋向是，差异说话之间的差异相当牢固。比方，ByT5 正在 TyDiQA-GoldP 上的每种说话中都更好，而 mT5 正在 XNLI 上永远更好。跨说话较量，钻探者侦察到 SentencePiece token 压缩率较高的说话（比方泰语和泰卢固语）正在 mT5 上发挥更好，而那些压缩率较低的说话（比方印度尼西亚语和越南语）正在 ByT5 上发挥更好。钻探者没有侦察到任何闭于形式庞大性、说话族、剧本、字符集巨细或数据可用性的强劲趋向。
不才外中，ByT5 彰彰优于 mT5，正在 12 种说话中，依照模子巨细将谬误率低落了 39-53%。ByT5 打击败了字符级 transformer 基线，正在此做事中的全面模子巨细上，ByT5 的功能发挥都好似。这外白只消模子是字符感知的，练习一个壮健的音译模子不需求大容量。
摩登数字平台上的文本嘈杂且发挥出庞大的字符级气象，比方拼写谬误、字符反复和非准则巨细写变动等。除此除外，NLP 体例的其他组件好比涉及主动语音识此外 pipeline 不妨也会引入谬误。正在 TweetQA 的「凌乱」文本上，钻探者仍然看到了 ByT5 的壮健功能。正在本节中，钻探者将转向加倍嘈杂的文本，并正在被各类人工噪声损坏的输入上探究模子功能。正在一系列噪声计划中，钻探者展现 ByT5 的功能优于 mT5，对跨做事和说话的噪声具有更高的鲁棒性。
增添 / 删除 / 革新：正在每个字符位子，有 10% 的时机利用三个操作之一。
反复次数：每个字符有 20% 的几率被选中反复，借使选中，则会正在原始字符后附加 1-3 次反复。
随机巨细写：每个字符筑树为随机大写或小写，同样，只切磋剧本区别巨细写的说话。
看待可练习噪声来说，更简略的筑树是正在微调停评估时期利用噪声。下外显示了 ByT5 和 mT5 符合可练习噪声的差异才华。钻探者衡量清洁和嘈杂筑树之间做事目标的退化，并侦察到正在全面六种噪声要求下，mT5 正在噪声环境下比 ByT5 退化得更众。正在最绝顶的对照中，随机案例（大凡用于社交媒体上的心情摆设）对 mT5 极度倒霉，耗损为 -25.7 和 -13.9 分，而 ByT5 仅遭遇 -1.5 和 -1.2 分。ByT5 正在险些全面说话中的大写和反复上都极度鲁棒。
钻探者还测试了练习经过中看不睹但正在评估经过中注入噪声的鲁棒性。如下外的最右边一列显示，正在这个更具挑拨性的筑树中，ByT5 对噪声具有极度强的弹性。固然某些类型看不睹的噪音（如 A N T S P E A K）极度无益，但 ByT5 惟有微小的退化。
为了更好地分解各类计划采用的苛重性，钻探者练习了融化模子，并将它们的功能与基线正在三个做事进取行了较量：XNLI zeroshot、TyDiQA-GoldP 和 GEM-XSum。参数成亲的 ByT5-Large 和 mT5-Large 模子动作基线和融化模子列不才外中。
如下外所示，ByT5-36/12-668M 模子依旧具有相当的比赛力，而且大大优于大致好似尺寸的 mT5-Base，这注明了 ByT5 的价钱不光仅来自应用更宽的 transformer 层。下外还显示了 XNLI zeroshot、TyDiQAGoldP 和 GEM-XSum 的融化结果。从结果能够看到长度为 20 的基线正在分类做事 XNLI 上发挥最好，而长度为 40 正在 TyDiQA-GoldP 和 GEM-XSum 上发挥更好，这两者都需求天生自然说话文本输出。
正在上外中，还能够看到 CharT5 具有相当的比赛力，但正在全面三个做事上的发挥都比 ByT5 稍差。这不妨是因为两个要素：CharT5 为罕有字符保存了容量，而且这些参数会更好地分派正在 transformer 层中；UTF-8 字节推广了非 ASCII 文本的序列长度，导致非拉丁文字编码妥协码说话花费了卓殊的算力预算。
下外较量了 ByT5 与 mT5 的预练习 FLOP，以及固定硬件上的预练习速率（每秒长度 1024 的序列数）。正在全面模子巨细中，ByT5 需求大约 1.2 倍以上的操作，大约每秒 0.75 倍的序列数。
总体而言，作家以为卓殊的预练习时代本钱（大约 +33% ）和卓殊的微调本钱（某些做事）正在很众利用秩序中是合理的，由于低落了体例庞大性、具有对噪声有更好的鲁棒性、革新了很众基准测试中的做事发挥。
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原题目：《ByT5：迈向无token的另日，基于T5架构的预练习字节级Transformer》
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