摘要：去年一张“大语言模型进化树”动图在学术圈疯转，decoder-only枝繁叶茂，而曾经盛极一时的encoder-only却似乎走向没落。
西风 发自 凹非寺
时隔6年，一度被认为濒死的“BERT”杀回来了——
更现代的ModernBERT问世，更快、更准、上下文更长，发布即开源！
去年一张“大语言模型进化树”动图在学术圈疯转，decoder-only枝繁叶茂，而曾经盛极一时的encoder-only却似乎走向没落。
ModernBERT作者Jeremy Howard却说：
encoder-only被低估了。
他们最新拿出了参数分别为139M（Base）、395M（Large）的两个模型，上下文长度为8192 token，相较于以BERT为首的大多数编码器，其长度是它们的16倍。
ModernBERT特别适用于信息检索（RAG）、分类、实体抽取等任务。
在检索、自然语言理解和代码检索测试中性能拿下SOTA：
效率也很高。
ModernBERT速度是DeBERTa的两倍；在更常见的输入长度混合的情况下，速度可达4倍；长上下文推理比其它模型快约3倍。
关键它所占的内存还不到DeBERTa的五分之一。
Jeremy Howard表示，目前关于生成式模型的热议掩盖了encoder-only模型的作用。
像GPT-4这样大模型，太大、太慢、私有化、成本高昂，对许多任务来说并不适合，还有Llama 3.1，参数都达到了405B。
这些模型运行缓慢，价格昂贵，而且不是你可以控制的。
GPT-4这样的生成模型还有一个限制：它们不能预先看到后面的token，只能基于之前已生成的或已知的信息来进行预测，即只能向后看。
而像BERT这样的仅编码器模型可以同时考虑前后文信息，向前向后看都行。
ModernBERT的发布吸引数十万网友在线围观点赞。
抱抱脸联合创始人兼CEO Clem Delangue都来捧场，直呼“爱了！！”。
为什么ModernBERT冠以“现代”之名？相较于BERT做了哪些升级？
ModernBERT的现代体现在三个方面：
现代化的Transformer架构特别关注效率现代数据规模与来源下面逐一来看。
首先，ModernBERT深受Transformer++（由Mamba命名）的启发，这种架构的首次应用是在Llama2系列模型上。
ModernBERT团队用其改进后的版本替换了旧的BERT-like构建块，主要包括以下改进：
用旋转位置嵌入（RoPE）替换旧的位置编码，提升模型理解词语之间相对位置关系的表现，也有利于扩展到更长的序列长度。用GeGLU层替换旧的MLP层，改进了原始BERT的GeLU激活函数。通过移除不必要的偏置项（bias terms）简化架构，由此可以更有效地使用参数预算。在嵌入层之后添加一个额外的归一化层，有助于稳定训练。接着，在提升速度/效率方面，ModernBERT利用了Flash Attention 2进行改进，依赖于三个关键组件：
一是使用交替注意力（Alternating Attention），提高处理效率。
二是使用Unpadding和Sequence Packing，减少计算浪费。
三是通过硬件感知模型设计（Hardware-Aware Model Design），最大化硬件利用率。
这里就不详细展开了，感兴趣的童鞋可以自行查阅原论文。
最后来看训练和数据方面的改进。
团队认为，encoders在训练数据方面的落后，实际问题在于训练数据的多样性，即许多旧模型训练的语料库有限，通常只包括维基百科和书籍，这些数据只有单一的文本模态。
所以，ModernBERT在训练时使用了多种数据，包括网络文档、编程代码和科学文章，覆盖了2万亿token，其中大部分是独一无二的，而不是之前encoders中常见的20-40次的重复数据。
训练过程，团队坚持使用原始BERT的训练配方，并做了一些小升级，比如移除了下一句预测目标，因为有研究表明这样的设置增加了开销但没有明显的收益，还将掩码率从15%提高到30%。
具体来说，139M、395M两个规格的模型都通过了三阶段训练。
首先第一阶段，在序列长度为1024的情况下训练1.7T tokens。然后是长上下文适应阶段，模型处理的序列长度增加到8192，训练数据量为250B tokens，同时通过降低批量大小保持每批次处理的总tokens量大致相同。最后，模型在500亿个特别采样的tokens上进行退火处理，遵循ProLong强调的长上下文扩展理想混合。
一番操作下来，模型在长上下文任务上表现具有竞争力，且处理短上下文的能力不受损。
训练过程团队还对学习率进行了特别处理。在前两个阶段，模型使用恒定学习率，而在最后的500亿tokens的退火阶段，采用了梯形学习率策略（热身-稳定-衰减）。
团队还使用两个技巧，加速模型的训练过程，一个是常见的batch-size warmup，另一个是受微软Phi系列模型启发，利用现有的性能良好的ModernBERT-base模型权重，通过将基础模型的权重“平铺”扩展到更大的模型，提高权重初始化的效果。
作者透露将将公开checkpoints，以支持后续研究。
前面提到的Jeremy Howard是这项工作的作者之一。
ModernBERT的三位核心作者是：
Benjamin Warner、Antoine Chaffin、Benjamin ClaviéOn。
Jeremy Howard透露，项目最初是由Benjamin Clavié在七个月前启动的，随后Benjamin Warner、Antoine Chaffin加入共同成为项目负责人。
Benjamin ClaviéOn、Benjamin Warner，同Jeremy Howard一样，来自Answer.AI。Answer.AI打造了一款能AI解题、概念阐释、记忆和复盘测试的教育应用，在北美较为流行。
Antoine Chaffin则来自LightOn，也是一家做生成式AI的公司。
团队表示BERT虽然看起来大家谈论的少了，但其实至今仍在被广泛使用：
目前在HuggingFace平台上每月下载次数超6800万。正是因为它的encoder-only架构非常适合解决日常出现检索（例如用于RAG）、分类（例如内容审核）和实体提取任务。
Jeremy Howard表示明年将训练这个模型的更大版本。
Blog：https://huggingface.co/blog/modernbert
ModernBERT-Base：https://huggingface.co/answerdotai/ModernBERT-base
ModernBERT-Large：https://huggingface.co/answerdotai/ModernBERT-large
论文：https://arxiv.org/pdf/2412.13663
参考链接：https://x.com/jeremyphoward/status/1869786023963832509
— 完 —
来源：量子位一点号
