bert发表时间（还神奇的可以力呢）
台湾李宏毅老师的机器学习2022新课，有一堂课叫做 自督導式學習的神奇能力 ，很
台湾李宏毅老师的机器学习2022新课，有一堂课叫做 自督導式學習的神奇能力 ，很有意思，忍不住做了点笔记。
一、跨语言（Cross-lingual）的能力在一种语言上精调后的模型，可以用于另一种语言的特定任务。
Why？一种解释是BERT可以无视语言，只关注语言内部的语义。它可以把不同语言相同含义的词embedding进行对齐，如下图。
1. 如何获得一个词的embedding向量？把所有包含这个词的句子找出来，分别编码得到这个词的contexual embedding，然后对这些向量取平均值。
2. 一种语言的所有token的平均embedding向量可以作为该语言的embedding向量。
作者发现跨语言能力与训练语料大小有关，训练语料越大，跨语言能力越强。
有了每个语言的embedding向量，在做跨语言任务时，可以把语言之间的向量差异加（或减）回到模型中，如最右边图所示。实验结果表示这样最终效果会好点（好像好的很有限。。）
BERT最早是用在人类语言上的，它能不能用在非人类语言上？比如DNA序列 的预测？比如DNA序列中包含4种去氧核糖核酸：A、T、C、G。首先把这4种去氧核糖核酸随机对应到人类语言的4个tokens（实验发现这个对应关系对结果影响不大，所以随机对应就好），比如下图。然后再使用BERT框架完成DNA相关的任务。
作者发现利用人类语言预训练好的模型作为初始化模型，最终效果优于随机初始化模型。
作者把这个发现应用在优化 Speech Question Answering 问题上。
所谓的Speech QA问题，就是让机器听一段背景语音（类似Doc），然后基于这段语音回答语音问题（Question），也即从背景语音中找出一段能回答Question的语音出来。
之前的做法一般依赖ASR，比如把Question甚至Doc转成文字后再扔进BERT。显然这种做法依赖于ASR的效果，在噪音较大的场景下ASR的效果是很差的。
So，能不转文字，直接用语音做预测么？
直接把Question和Doc语音扔进BERT是不work的，就算有预训练好的语音模型HuBERT。可能是因为模型还无法理解语音中的语义。
把语义BERT的输出进行离散化，然后在上面再架一层文字版BERT？如果文字版BERT随机初始化，效果还是不行。如果使用预训练好的文字BERT模型，就有个语音输出token与文字token的对应关系问题。
基于之前DNA的应用，作者发现只要确定一个随机对应就行了，效果就杠杠的，见右下图。
三、没预训练数据？人造一些也是挺有效的
在人造的假数据上预训练BERT，然后在NLP任务上微调模型，会比没有预训练的效果更好吗？结论是数据造的好的话，还真有帮助。
比如我们生成一些token ids序列用来训练模型，如 {0, 1, 2, 3, ..., 511}。然后利用这些生成的序列预训练BERT，见下图的 Stage 1 ，然后把人类语言的tokens和生成数据中的id进行随机对应（类似前面），在NLP任务数据上进行精调，见下图的 Stage 2。
上图是不同方式造假数据带来的效果改进。最左边的 English 表示传统的预训练与精调方式，即在英文数据上预训练BERT，然后在英文任务数据上进行精调。
random 对应的是构造假数据使用随机生成id的方式。可见在这种不包含信息量的数据上预训练对后续任务是没有改进的。而 paired 表示构造假数据时保证生成的id都会出现2次，如下图：
在这样生成的假数据上预训练，能给任务带来相当不错的提升。
shuffle 的生成方式是先生成一段连续的id，如 1, 2, 3, ..., 64，然后再随机打乱这个序列。效果也挺不错的，比 paired 稍差。
所以关键是如何构造预训练用的假数据。
想法：如果参照人类语言token的分布情况（幂次分布）构造数据，有没有可能效果更好？
所以，如果遇到某些场景下没有数据做预训练，那就试试按照先验知识构造一些假数据用来做预训练吧 。
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