SimCSE复现
项目描述
微信公众号【YeungNLP】文章：SimCSE：简单有效的句向量对比学习方法
SimCSE是一种简单但是很巧妙的NLP对比学习方法，创新性地引入Dropout的方式，对样本添加噪声，从而达到对正样本增强的目的。 该框架的训练目的为：对于batch中的每个样本，拉近其与正样本之间的距离，拉远其与负样本之间的距离，使得模型能够在大规模无监督语料（也可以使用有监督的语料）中学习到文本相似关系。 详见论文：Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings 和SimCSE官方代码仓库 。
本项目使用pytorch+transformers复现了SimCSE论文中的有监督训练和无监督训练方法，并且在STS-B数据集上进行消融实验，评价指标为Spearman相关系数，预训练模型为Bert-base-uncased， 验证了SimCSE的有效性。在STS-B数据集上，有监督训练和无监督训练的复现效果如下表。
在无监督训练中，dropout=0.1时，复现效果比原文略差，但也比较接近。当dropout=0.2时，复现效果比原文略高。 但在有监督训练中，不知是否由于batch size过小（原论文使用512），复现效果与论文的效果相差较远，后续会进行排查。
| 训练方法 | learning rate | batch size | dropout | Spearman’s correlation | |
|---|---|---|---|---|---|
| 原论文 | 无监督 | 3e-5 | 64 | 0.1 | 0.763 |
| 复现 | 无监督 | 3e-5 | 64 | 0.2 | 0.771 |
| 复现 | 无监督 | 3e-5 | 64 | 0.1 | 0.748 |
| 原论文 | 有监督 | 5e-5 | 512 | 0.1 | 0.816 |
| 复现 | 有监督 | 5e-5 | 64 | 0.1 | 0.764 |
运行环境
python==3.6、transformers==3.1.0、torch==1.6.0
项目结构
- data：存放训练数据
- stsbenchmark：STS-B数据集
- sts-dev.csv：STS-B验证集
- sts-test.csv：STS-B验测试集
- nli_for_simcse.csv:数量275601为的NLI数据集
- wiki1m_for_simcse.txt:维基百科上获取的100w的文本
- stsbenchmark：STS-B数据集
- output:输出目录
- pretrain_model：预训练模型存放位置
- script：脚本存放位置。
- dataset.py
- model.py：模型代码，包含有监督和无监督损失函数的计算方式
- train.py:训练代码
使用方法
Quick Start
下载训练数据：
bash script/download_nli.sh
bash script/download_wiki.sh
无监督训练，运行脚本
bash script/run_unsup_train.sh
有监督训练，运行脚本
bash script/run_sup_train.sh
实验
无监督训练
从前四条实验数据中可以看到，较大的batch size在一定程度上可以增加模型的泛化性。
dropout为0.2的时候，训练效果比0.1与0.3更好，有可能dropout=0.1加入的噪声过小，而dropout=0.3加入的噪声过大，增强得到的样本与原始样本差异较大。
| learning rate | batch size | dropout | 在哪一步得到best checkpoint | 验证集上的得分 | 测试集上的得分 |
|---|---|---|---|---|---|
| 3e-5 | 256 | 0.1 | 6000 | 0.800 | 0.761 |
| 3e-5 | 128 | 0.1 | 4200 | 0.799 | 0.747 |
| 3e-5 | 64 | 0.1 | 10900 | 0.803 | 0.748 |
| 3e-5 | 32 | 0.1 | 21300 | 0.787 | 0.714 |
| 3e-5 | 64 | 0.2 | 11200 | 0.811 | 0.771 |
| 3e-5 | 64 | 0.3 | 6300 | 0.781 | 0.745 |
| 1e-5 | 64 | 0.1 | 16400 | 0.798 | 0.751 |
有监督训练
有监督实验的复现结果未达到预期，超参数相同时，在验证集上的得分略高于无监督，但是在测试集上，得分基本没有差异。增大有监督训练的学习率，有监督的训练的得分略高于无监督训练， 但还是与论文声称的0.816相差较远，原论文使用512的batch size， 不知是否由于batch size的设置有关，后续会对有监督的训练代码进一步排查。
不过从训练曲线可以看到，有监督训练的收敛速度明显快于无监督训练，这也符合我们的认知。
| 训练方法 | learning rate | batch size | dropout | 在哪一步得到best checkpoint | 验证集上的得分 | 测试集上的得分 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 无监督 | 3e-5 | 64 | 0.1 | 10900 | 0.803 | 0.748 |
| 有监督 | 3e-5 | 64 | 0.1 | 200 | 0.810 | 0.748 |
| 有监督 | 5e-5 | 64 | 0.1 | 2300 | 0.809 | 0.764 |
| 有监督 | 3e-5 | 32 | 0.1 | 200 | 0.808 | 0.743 |
| 有监督 | 5e-5 | 32 | 0.1 | 200 | 0.806 | 0.746 |
无监督训练过程中，验证集得分的变化曲线：
有监督训练过程中，验证集得分的变化曲线：
REFERENCE
- https://arxiv.org/pdf/2104.08821.pdf
- https://github.com/princeton-nlp/SimCSE
- https://kexue.fm/archives/8348
- https://github.com/bojone/SimCSE
TODO
- 排查有监督学习的效果不符合预期的原因