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这几年，大家都说深度学习进入了预训练时代。作为一个入行不久的小白，我一直以为各类基于 Transformers 结构的预训练模型是 NLP 的巨大里程碑，CNN、RNN 老矣，只配作为手下败将。大家的文章似乎也是这样：把 BERT 作为 encoder 的归为一组来对比性能，把 CNN、RNN encoder 归为另一组，且总是要比基于 BERT 的差一些。

但是，我们有没有想过一个问题？当今所有预训练模型都是基于 transformers 结构的模型，我们使用预训练模型提升下游任务性能，是因为使用海量数据预训练，还是因为 transformers 的结构呢？

今天这篇文章就使用卷积模型进行预训练，并且在几个下游任务 fine-tune，性能和基于 transformers 的预训练模型相当（甚至更高）。作者认为，这样的好结果加上卷积操作本身更小的复杂度，pre-trained convolutions 简直是在性能和效率上将 transformers 完爆！

然而，Yann LeCun 对这篇文章却做出了很暧昧的评价：

相信这两天，大家也都被这篇 Google 的 ACL 和 LeCun 的评价刷屏，但 LeCun 为什么会这样评价？这是正面评价还是负面评价？

笔者看完这篇文章之后，也有一种意犹未尽的感觉：这个问题确实有待进一步研究。下面就容我细细道来。

论文题目:
Are Pre-trained Convolutions Better than Pre-trained Transformers?
论文链接:
https://arxiv.org/pdf/2105.03322.pdf

模型

这部分将详细介绍整体的卷积预训练模型。这篇文章并没有直接采用最原始的卷积操作，而是采用了 [1] 中改进的卷积。因此，让我们先了解一下这里的卷积操作。为严谨起见，下文中的 CNN 均特指在文本序列上的一维卷积。

卷积模块

CNN 与 self-attention 都可以理解为对 token 的聚合。self-attention 在以下方面比 CNN 更好：

1. CNN 与 self-attention 相比，CNN 在单层的感受野大小是有限且固定的，只能通过堆叠层数来增大感受野；self-attention 在一层就可以捕捉所有 token 之间的关系，这对于捕捉长距离依赖非常关键。

2. self-attention 聚合的权重是与输入 token 相关的，而 CNN 的聚合权重是与输入 token 无关的。

反过来，CNN 也有自己的优势：

1. CNN 比 self-attention 快得多：CNN 是线性复杂度，self-attention 是平方复杂度（甚至因此诞生了《轻量 transformers》这个分支领域）。

2. attention 中的位置编码不断在被改进和完善 [3]；甚至最近有人发现，输入顺序对 transformers 影响很小 [4]，因此位置编码还有待研究。而 CNN 是按顺序进行的，不需要额外的位置编码。

怎样融合二者的优点呢？请看我下面一步步推出 Dynamic Convolution。

Convolutions

我们先来回忆一下传统的 CNN 结构：

传统 CNN 结构如上图所示，不同的卷积核有不同的尺寸，一个卷积核对输入序列的所有通道进行卷积计算。

Depthwise Convolutions

深度可分离卷积中，每个通道只被一个卷积核所卷积：

例如在上图中，原始序列的第一个通道只与蓝色的卷积核交互，得到输出序列中的第一个维度，其它通道也是同理。这样一来，卷积的计算量将大大减少。

Lightweight Convolutions

轻量化卷积对深度可分离卷积做了进一步地简化：

首先，相邻通道的卷积核可进行参数共享：例如图中相同颜色的通道，其卷积核参数是共享的。

另外，卷积核参数在其长度的维度上被 softmax 归一化：

其中，卷积核参数

。里面的

分别是卷积核的数量，以及卷积核的长度。

看到这里，是不是突然发现，这里的归一化和 attention map 的归一化简直一模一样？都是对加权聚合的权重进行归一化！另外，attention 的 multi-head 也可以理解为多个通道的卷积核。这样一来，self-attention 中的 attention map 归一化和 multi-head 都在卷积中有所体现。

Dynamic Convolutions

动态卷积是对轻量化卷积的进一步改进：

动态卷积通过一个线性映射

使得卷积核

的生成与其顺序输入的不同 token

有关，而不是对整个文本序列固定的卷积核。而且，这里的卷积核参数只与当前被卷积核覆盖的几个 token 相关，而不像 self-attention 那样，需要与全部 token 交互计算。因此整体上，动态卷积还是线性复杂度。

综上所述，动态卷积于是很好地模拟了 self-attention 中 attention map 归一化、multi-head，以及权重与输入相关。本文就分别基于上述的三种卷积操作，搭建卷积预训练模型结构。

卷积预训练模型结构

写到这里实在忍不住吐槽：本文的卷积预训练模型结构依然在模仿基于 transformers 的预训练模型结构，只不过是将其中的 multi-head self-attention 换成了上面说的卷积操作，query-key-value 的结构换成了类似的线性门控（Gated Linear Units[5]）结构。

首先，每个 convolution block 的结构如下图所示：

这里没有使用类似 self-attention 的 query-key-value 的结构（上图的 a），而是使用了一种“线性门控 + 卷积 + 线性映射”的结构（上图的 bc）：

这里

都是可以学习的参数。实验中的卷积使用了上文说的轻量化卷积、动态卷积，以及空洞卷积 [6]。

对于整体的卷积预训练模型，本文也是使用类似 transformers 的方式将 convolution blocks 进行堆叠：

其中

是上文提到的 convolution block，

是两层全连接网络，后面接一个 ReLU。

实验

模型在 Colossal Cleaned CommonCrawl Corpus (C4) 数据集上进行了预训练。预训练时，模型的 seq2seq 的结构、MLM 任务依然是模拟 transformers；层数、序列长度等参数也与 BART-base 保持了一致。

在实验部分，这篇文章希望探究如下五个问题：

1. 卷积也能在预训练中获益，学到丰富的先验知识吗？

2. 卷积预训练和 transformers 相比，性能怎么样？

3. 卷积预训练和 transformers 相比，有什么优点？会更快吗？

4. 什么情景下，卷积预训练会失败？

5. 不同的卷积模块之间，有很大的差别吗？

下游任务

这篇文章在非常多下游任务上进行了实验，在一些任务上性能追平了基于 transformers 的 BART 或 T5：

1. 在攻击性言论检测任务中（CivilComment 和 WikiToxic 数据集），卷积预训练网络均优于 transformers，但是 Lightweight 从预训练得到的提升更高。

2. 在情感分类任务中（IMDb，SST-2 和 S140 数据集），卷积预训练不敌 transformers，但是非常接近。

3. 在问题分类任务中（TREC 数据集），卷积预训练网络大体上优于 transformers，transformers 从预训练得到的提升更高一点。

4. 在新闻分类任务中（News 数据集），卷积预训练网络均优于 transformers，空洞卷积受预训练增益最大。

上面的实验可以回答提出的几个问题：

• 问题1：卷积网络也能在预训练中获益，只是不如 transformers 大。

• 问题2：无论是否与训练，卷积的性能优于或与 transformers 一致。

• 问题5：空洞卷积和动态卷积似乎好于轻量化卷积。

其它对比

作者在实验中发现，与训练卷积结构缺少相互的 attention 结构，因此在需要构建多个事物之间关系的任务上，卷积预训练结构似乎并不适合。

另外，卷积预训练模型更快，因此能被运用到更长的序列。随着序列长度的增加，卷积预训练模型的速度优势将更加显著：

总结

现在的预训练是和 transformers 绑定的。因此，BERT、transformers、大规模预训练模型，这些概念似乎被混为了一谈。这篇文章就将 transformers 结构和预训练解耦，希望唤起学术界的注意：是不是其它结构也能在预训练时代大放光彩呢？

个人认为，在某种意义上来讲，这篇文章的卷积操作相当于在模拟 multi-head self-attention；整体的卷积预训练模型也可以说是在模拟 transformers。用这样的预训练模型与基于 transformers 的预训练模型相比，就能得出“transformers 结构不重要，预训练才重要”的结论吗？这是不是还需要进一步研究？

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[1] Felix Wu, et al., "Pay Less Attention with Lightweight and Dynamic Convolutions", ICLR 2019, https://arxiv-download.xixiaoyao.cn/pdf/1901.10430.pdf

[2] 論文紹介: Pay Less Attention with Lightweight and Dynamic Convolutions, https://qiita.com/koreyou/items/328fa92a1d3a7e680376

[3] Jianlin Su, et al., "RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding", arXiv:2104.09864, https://arxiv-download.xixiaoyao.cn/pdf/2104.09864.pdf

[4] Koustuv Sinha, et al., "Masked Language Modeling and the Distributional Hypothesis: Order Word Matters Pre-training for Little", ACL 2021, https://arxiv-download.xixiaoyao.cn/pdf/2104.06644.pdf

[5] Yann N. Dauphin, et al., "Language Modeling with Gated Convolutional Networks", ICML 2017, https://arxiv-download.xixiaoyao.cn/pdf/1612.08083.pdf

[6] Fisher Yu and Vladlen Koltun, "Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions", ICLR 2016, https://arxiv-download.xixiaoyao.cn/pdf/1511.07122.pdf