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譯者：AI研習社（季一帆）
雙語原文鏈接：https://www.yanxishe.com/TextTranslation/2944
作者：谷歌研究院軟件工程師Kellie Webster
在過去的幾年中，自然語言處理（NLP）取得了長足的進步，諸如BERT，ALBERT，ELECTRA和XLNet等預訓練語言模型在各種任務中均取得較高的準確性。預訓練語言模型以Wikipedia這樣的大型文本語料庫為訓練集，通過遮掩一些單詞并對它們進行預測來學習嵌入表示，即遮掩語言建模。實驗結果表明，通過這樣的方式，可以對不同概念（如外科醫生和手術刀）間的豐富語義信息進行編碼。訓練完成后，經過微調就可使模型適用特定任務的訓練數據，通過預訓練嵌入實現分類等特定任務。鑒于這樣的預訓練表示在不同NLP任務中得到廣泛采用，作為從業者，我們需要了解預訓練模型如何對信息編碼以及學習到怎樣的相關性，這些又會怎樣影響下游應用性能，這樣才不至于偏離我們的AI原則。
在“Measuring and Reducing Gendered Correlations in Pre-trained Models”，我們對BERT及精簡版的ALBERT進行實例研究，討論了性別相關性，并為預訓練語言模型的實踐應用提供參考。我們在學術任務數據集進行實驗，并將結果與一些常用模型做了對比，以驗證模型實用性，并為進一步的研究提供參考。我們后續會發布一系列checkpoints，從而可以在保持NLP任務準確性的情況下減少性別相關性。
為了解預訓練表征中的相關性如何影響下游任務，可以使用多種評估指標來研究性別表征。在這里，我們采用共指消解討論測試結果，該方法旨在使模型能夠理解句子中給定代詞的正確先行詞， 例圖示句子中，模型要識別出他指護士而不是患者。
OntoNotes（Hovy等，2006）是最常用得標準驗證數據集，同時F1分數用來衡量模型在共指消解中的準確性（Tenney等。2019）。由于OntoNotes僅表示一種數據分布，因此我們還使用WinoGender基準測試，該基準提供了一些其他數據，通過該基準可以判別性別和職業何時會產生錯誤的共指消解。WinoGender的得分較高（接近1），表明模型基于性別與職業間的關聯（如將護士與女性而不是男性關聯）進行決策；當性別和職業之間沒有一致的關聯時（得分為零），此時模型決策基于句子結構或語義等其他信息。
BERT和ALBERT在OntoNotes（準確性）和WinoGender（性別關聯）上的表現。WinoGender的值越低，表示模型在推理中較少關注性別信息。
研究發現，BERT或ALBERT在WinoGender上都沒有零得分，而在OntoNotes上獲得了極高的準確性（接近100％）。實驗表明，在一些情況下，模型在推理決策中會考慮性別相關性。這符合我們的預期，模型可以使用多種線索來理解文本，可以只采用其中的一種或是選擇全部線索。當然，在實際應用中我們還是要謹慎，不能寄希望于模型根據先驗的性別相關性進行預測，其他可用信息對于預測也非常重要。
鑒于預訓練模型嵌入中的隱式關聯有可能影響下游任務，因此在開發新的NLP模型時，我們要考慮可以采取哪些措施來減輕這種風險？
隱式相關性的衡量非常重要：雖然可以使用準確性度量來評估模型質量，但是這樣度量方式僅從單一角度評估模型，在測試數據與訓練數據分布相同時其不足尤為顯著。例如，BERT和ALBERT檢查點的準確度相差1％以內，但使用性別相關性進行共指解析的相對偏差為26％。這意味著，對于某些任務，這樣的差異尤為重要。在處理一些反固定思維的文本時（如男護士），選擇WinoGender分數較低的模型更加合理。
更改任何模型配置時都要謹慎，哪怕看似影響不大：神經網絡模型訓練由許多超參數控制，一般通過選擇合理的超參數以最大化訓練目標。盡管某些參數選擇看似不會對模型產生什么影響，但我們卻發現，它們可能會導致性別相關性發生重大變化。例如，Dropout正則化用于避免模型的過度擬合，當我們在BERT和ALBERT訓練過程中增大Dropout參數，即使進行微調，性別相關性還是會顯著降低。這意味著微小的配置更改就可以影響訓練模型，從而降低相關性風險，但同時也表明，在對模型配置進行任何更改時，我們應該謹慎行事、仔細評估。
在BERT和ALBERT訓練過程中增大Dropout參數的影響
相關性的緩解：前文以介紹了Dropout對性別相關性的影響，據此，我們進一步推論得到通過這樣的方式可能減少額外的相關性：通過增加dropout參數，我們可以改進模型對WinoGender的推理方式，而無需手動指定任何內容，甚至不需要更改微調階段。然而，隨著dropout的增加，OneNotes的準確性也會開始下降（見BERT的結果），但我們認為可以在預訓練階段避免這種情況，通過更改dropout改進模型，而無需針對特定任務進行更新。在論文中，我們基于反事實數據增強，提出了另一種具有差異化權重的緩解策略。
我們認為，以上這些實踐指南為開發強大的NLP系統提供了參考，從而使其適用于更廣泛的語言和應用范圍。當然，由于技術本身的不足，難以捕獲和消除所有潛在的問題。因此，在現實環境中部署的任何模型都應經過嚴格測試，即嘗試不同方法，并通過一些保護措施以確保符合道德規范，如Google的AI原則。我們期待評估框架與數據取得更進一步的發展，使語言模型適用于各種任務，為更多人提供優質服務。
本文的合作者包括Xuezhi Wang，Ian Tenney，Ellie Pavlick，Alex Beutel，Jilin Chen，Emily Pitler和Slav Petrov。同時感謝Fernando Pereira，Ed Chi，Dipanjan Das，Vera Axelrod，Jacob Eisenstein，Tulsee Doshi和James Wexler等人。
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