نمذجة لغة ملثم وفرضية التوزيع: ترتيب كلمة الأمور قبل التدريب القليل

تفسير محتمل للأداء المثير للإعجاب في ما قبل التدريب اللغوي المصنوع (MLM) هو أن هذه النماذج تعلمت أن تمثل الهياكل النحوية السائدة في خطوط أنابيب NLP الكلاسيكية. في هذه الورقة، نقترح شرحا مختلفا: تنجح MLMS على مهام المصب بالكامل تقريبا بسبب قدرتها على نموذج إحصاءات حدوث كلمة ترتيب أعلى. لإظهار ذلك، نقوم بتدريب MLMS مسبقا على الجمل مع ترتيب كلمة خلط عشوائيا، وإظهار أن هذه النماذج لا تزال تحقق دقة عالية بعد ضبطها على العديد من المهام المصب --- بما في ذلك المهام المصممة خصيصا لتكون صعبة للنماذج التي تتجاهل ترتيب الكلمات وبعد تؤدي نماذجنا بشكل جيد بشكل مدهش وفقا لبعض تحقيقات النحوية ذات الصلة، مما يشير إلى أوجه القصور المحتملة في كيفية اختبار تمثيلات للحصول على معلومات النحوية. بشكل عام، تظهر نتائجنا أن المعلومات التوزيعية البحتة تشرح إلى حد كبير نجاح ما قبل التدريب، وتؤكد أهمية إعانة مجموعات بيانات التقييم الصعبة التي تتطلب معرفة لغوية أعمق.

A possible explanation for the impressive performance of masked language model (MLM) pre-training is that such models have learned to represent the syntactic structures prevalent in classical NLP pipelines. In this paper, we propose a different explanation: MLMs succeed on downstream tasks almost entirely due to their ability to model higher-order word co-occurrence statistics. To demonstrate this, we pre-train MLMs on sentences with randomly shuffled word order, and show that these models still achieve high accuracy after fine-tuning on many downstream tasks---including tasks specifically designed to be challenging for models that ignore word order. Our models perform surprisingly well according to some parametric syntactic probes, indicating possible deficiencies in how we test representations for syntactic information. Overall, our results show that purely distributional information largely explains the success of pre-training, and underscore the importance of curating challenging evaluation datasets that require deeper linguistic knowledge.