前言：
朋友们好啊，好久不见。最近半年比较忙，因此好久没有更新了。今年3月份，我开始了在MSRA NLC组的研究实习，如今转眼已经过去了9个月。这也是我读博士以
来目前压力最大的一段时光，中间也有很多故事，这里暂不赘述，等日后有闲心了再详细分享给大家。
今天想跟大家简单介绍一下我这过去9个月“养”出的一个模型——GENIUS。非常感激MSRA的老师们和我们上财AI实验室的导师们在这期间给予的指导和鼓励，感谢老婆在封城期间操劳家里的一切柴米油盐让我全身心科研，当然还有很多同学给予的帮助，这里就不一一列举啦。
今天（2022.11.23）就是我正式checkout的时间了。那么，请允许我来简单介绍一下这篇论文，以此来纪念这段难忘的岁月吧。
GENIUS: 一个能根据草稿进行文本生成的“小天才”模型，也是一个“开袋即食”的通用文本数据增强工具
- 标题：GENIUS: Sketch-based Language Model Pre-training via Extreme and Selective Masking for Text Generation and Augmentation
- 链接：https://arxiv.org/abs/2211.10330v1
- Github⭐：https://github.com/beyondguo/genius
- Demo：https://huggingface.co/spaces/beyond/genius
论文有两个主要贡献：
- GENIUS模型，是一个conditional text generation (CLM) 预训练模型，能根据你给定的一个sketch（草稿，包含你要表达的关键信息，可以是词、短语、短句），来生成一段完整流畅的文本。目前我们开源了英文版和中文版模型供大家测试研究。
- GeniusAug，是一个基于GENIUS的通用文本数据增强方法，同时兼顾样本质量和多样性，可用于分类、NER、MRC、summarization等多种NLP任务。
1.『效果展示』
先给一个英文例子：
- 草稿（sketch）：__ machine learning __ my research interest __ data science __
- GENIUS生成：I am a Ph.D. student in machine learning, and my research interest is in data science. I am interested in understanding how humans and machines interact and how we can improve the quality of life for people around the world.
再举一个中文例子：
- 草稿（sketch）：自然语言处理__谷歌__通用人工智能__
- GENIUS生成：自然语言处理是谷歌在通用人工智能领域的一个重要研究方向，其目的是为了促进人类智能的发展。
（注：上面例子中使用的__是为了好看，实际上我们应该填上<mask>（英文模型）或者[MASK]（中文模型））
我在🤗Huggingface上搭建了一个Demo Space，大家可以亲自体验一下：https://huggingface.co/spaces/beyond/genius（这里也非常感谢Huggingface团队对GENIUS模型提供的硬件加速！）
下面简要地介绍一下论文的方法和实验。一些具体细节请参见论文或直接跟我联系。
2.『GENIUS是如何预训练的』
GENIUS模型使用一种“由草稿到全文的重构”（reconstruction from sketch）的任务进行预训练，其中采用了一种 extreme and selective masking 的策略。
如何构造草稿sketch呢，对于一个文本，我们会抽取其关键信息（大约占比全文的20%），然后对剩余部分全部丢弃，对每一段连续丢弃的部分，使用一个mask token进行填补。具体步骤分为三步，extraction-projection-masking：
其中，extraction步骤，我们使用无监督抽取工具YAKE来抽取最大为3-gram的关键短语，在projection步骤中，我们会允许一个词出现多次，并按照原始的顺序，最后在masking步骤中，使用mask token进行填补。
构造好sketch之后，我们会让模型“吃掉”这个sketch，然后“吐出”原始的文本，即根据草稿对原文进行重构。我们采用T5模型使用的C4数据集，抽取了超过2700万的样本进行GENIUS的预训练。
GENIUS的预训练，其实跟BERT、BART等通过reconstruction from corrupted text任务相似，但是由两个重要不同：
- 在哪里mask：GENIUS采用的是一种selective masking的方式，只对不重要的部分进行mask，而BERT、BART、T5等一系列方法，均采用random masking的方式；
- 多大幅度的mask：GENIUS的mask比例可以高达80%，堪称extreme masking，而BERT系列方法只使用15%的mask比例，BART更大一点，但也只有30%.
这两点不同，使得GENIUS可以在仅仅根据几个关键词，或者短语，就重构出大段的文本，这是BERT、BART等模型所不具备的能力。
背后花絮：其实，这种sketch的设计，并不是一开始就这样的。。。虽然我介绍的时候顺理成章，但我一开始，实际上是直接把抽取工具给出的关键短语进行拼接，作为sketch，这也是一些相关工作的常见做法。后面实验效果不佳，再不断反思，才设计出这种方式。所以我后来设计了几种不同的模板，做了一个预训练效果的对比：
实验发现，抽取关键词/短语还是随机词/短语，是否保留原始顺序，是否允许多次出现，是否使用mask token，都对预训练有着重要影响。GENIUS是在BART的权重上继续进行预训练的，这些设置，缓解了继续预训练中的灾难性遗忘，缓解了机端mask情况下的重构难度，从而使得GENIUS能训练出较好的效果。
效果对比：我们在sketch-based text generation任务上，跟一些经典模型进行了对比，结果表明GENIUS模型能够生成更加流畅、多样的文本，对关键信息的保留度和相关度也十分出色：
3.『GeniusAug——开袋即食的data augmentation tool』
GENIUS模型有什么应用场景呢？对于一个文本生成模型来说，我个人总感觉做什么“故事生成”、“写作辅助”都是噱头大实用性小。虽然GENIUS这些都可以做，比如给定一个故事线，让GENIUS去生成完整的故事；或者你写作时想根据一个关键词造句，GENIUS可以用来给你一些提示。但是这些场景说实话，我并不是很感兴趣。我有一个更感兴趣且自认为更有实用价值的场景——NLP任务的数据增强。
回顾一下现有的文本数据增强方法，包括EDA、C-BERT、Back-Translation、LAMBADA等等，要么太过于保守（对原始样本做很小的改动），要么太过于激进（企图让模型生成全新的样本）。前者受限于很低的多样性，后者则有较大的产生不良样本的风险。
基于这样的考虑，我们提出了GeniusAug：一种sketch-based data augmentation方法，介于保守和激进中间。先抽取出一个跟任务相关的sketch，然后交给GENIUS来生成新的上下文。由于sketch被保留了，所以不用担心样本的核心语义被损坏，而重新生成上下文，则带来了训练样本的多样性，因此兼顾了质量和多样性。
基于GENIUS的大规模预训练，GeniusAug是一种开袋即食的数据增强工具，即不需要像很多之前的方法需要在下游数据集上进行微调，就可以直接拿来用。当然，进一步微调一下，也可以让效果更好。另外，这种基于sketch来生成的方式十分灵活，因此可以适用于多种NLP任务的数据增强。下图示意了对不同NLP任务的增强方式：
这里需要注意的是，我们采用了一种Target-aware sketch extraction的方式来抽取sketch，这跟GENIUS预训练中抽取sketch是有一点不同的。具体来说，我们会通过一个encoder，来得到原始样本和一个任务特定信息的fusing embedding，然后通过这个fusing embedding跟原文中的n-gram的相似度来挑选任务相关的关键信息。这里所谓的任务特定信息，在分类任务中，就是label，在NER中就是entities，在MRC中就是question。
我们还发现了GENIUS拥有一定程度的“属性控制”能力，这也对保障数据增强的质量有很大帮助，看下面的例子，如果在原有sketch的基础上，再加一个属性prompt，就可以进一步控制生成的文本：
因此，GeniusAug在进行数据增强时，比方对于文本分类任务，就可以使用这里的属性控制能力，来使生成的样本有更好的质量。
下面列举一下GeniusAug在文本分类、NER、MRC任务上的数据增强效果：
文本分类：
这里想重点说一下OOD evaluation。这是一个比普通的拿来一个数据集，划分训练测试集然后进行evaluation更加有挑战性的任务，目的是为了测模型在换了一个全新的样本分布之后，是否依然可以正常预测。这里设置的H->B,B->H等等，都是拥有相同的任务定义，但是样本分布不同，所以更加考验数据增强的能力。如果产生的样本噪音过大，可能会急剧损害OOD的性能，如果产生的样本同质化很严重，那么模型会在原始分布上overfit，也会对OOD泛化不利。
而GeniusAug，使用sketch来保留核心语义，去掉了噪声，借助“属性控制”能力，生成的样本也跟任务十分相关，噪音很小；同时，新生成的样本又跟原始样本有较大的差别，避免了同质化。因此，GeniusAug在OOD setting下表现得尤为出色，在不同的资源水平下，均明显超越baseline。
在分类任务上，下图展示了GENIUS还能玩出什么“花活儿”，除了上面介绍的典型用法，我们还可以把不同样本的sketch进行一个mixup，这样又大大增加的多样性。这里的方式，可以当做是抛砖引玉，我们还可以探索出更多更有意思的玩法来进一步发掘GENIUS模型的潜力。
NER与MRC：论文在数据增强上主要的实验集中于文本分类，在NER和MRC任务上，做了简单的测试，对比了一些常见的baseline，印证了GeniusAug的通用性和有效性。
以上就是GENIUS这个工作的主要内容了，其实这个工作还有很多可以完善的地方，具体我在论文中花了一章节详细讨论limitations，这里不再赘述。我也并不追求GENIUS或者GeniusAug成为某个SOTA，毕竟baseline和任务千千万，我们的资源也有限，没法使用超大语料库训练一个超大模型。本文最大的希望就是能给pre-training，亦或text generation，亦或data augmentation等领域提供一些新的思路，这样就足以:)
之后一段时间，我也会继续完善这个工作，探索一些新的应用场景。
欢迎大家阅读我们的论文，给予批评意见；预训练和数据增强的代码已开源，也欢迎调戏我们的Demo，反馈一些你觉得非常好和非常差的cases🤣。
- 链接：https://arxiv.org/abs/2211.10330v1
- Github：https://github.com/beyondguo/genius
- Demo：https://huggingface.co/spaces/beyond/genius
点击“阅读原文”，测试💡GENIUS
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