UniLM：同时处理自然语言理解和生成任务的统一预训练语言模型 - PaperReview

年轻男性:: 大家好，欢迎收听本期的PaperReview。这里是学大模型的Scott。今天，我们将深入探讨一篇在自然语言处理领域具有里程碑意义的论文《Unified Language Model Pre-training for Natural Language Understanding and Generation》。这篇由微软研究院发表于2019年的论文，介绍了UNILM，一个能够同时处理自然语言理解和生成任务的统一预训练语言模型。我们今天有幸邀请到一位嘉宾，欢迎。年轻女性:: 大家好，非常高兴能和大家一起讨论这篇开创性的论文。年轻男性:: 首先，让我们来谈谈现有预训练语言模型的主要局限性。现有的模型通常专注于自然语言理解（NLU）或自然语言生成（NLG）中的某一项。例如，BERT在NLU方面表现出色，但在NLG方面却表现不佳，因为它是一个双向模型。相反，像GPT这样的模型在NLG方面很强，但在NLU方面却缺乏双向上下文理解。UNILM旨在解决这些局限性，通过在一个模型中统一这些方法。年轻女性:: 是的，UNILM通过使用共享的Transformer网络，并在三种语言建模任务上进行预训练来实现这一目标：单向、双向和序列到序列预测。关键在于使用自注意力掩码，这些掩码控制模型在预测时关注的上下文，使其能够适应每项任务的具体需求。年轻男性:: UNILM的三个主要优势是什么？这些优势对NLP从业者有哪些实际影响？年轻女性:: 首先，统一的预训练减少了为NLU和NLG任务分别部署模型的需求，简化了部署和资源管理。其次，跨任务的参数共享使得模型能够学习到更健壮和通用的表示，减少了过拟合的风险。第三，序列到序列的能力使得UNILM可以直接应用于各种NLG任务，如摘要和问题生成，而不需要进行显著的架构修改。年轻男性:: 实验结果非常令人印象深刻，UNILM在多个NLU和NLG基准测试中都达到了最先进的性能。你能列举一些UNILM取得的最显著的改进吗？年轻女性:: 当然，UNILM在抽象摘要方面取得了显著的改进，例如在CNN/DailyMail数据集上，ROUGE-L分数提高了2.04分，在Gigaword数据集上提高了0.86分。在问答任务中，UNILM显著提升了CoQ...