本文提出的重构预训练（reStructured Pre-training，RST），不仅在各种 NLP 任务上表现亮眼，在高考英语上，也交出了一份满意的成绩。

 

我们存储数据的方式正在发生变化，从生物神经网络到人工神经网络，其实最常见的情况是使用大脑来存储数据。随着当今可用数据的不断增长，人们寻求用不同的外部设备存储数据，如硬盘驱动器或云存储。随着深度学习技术的兴起，另一种有前景的存储技术已经出现，它使用人工神经网络来存储数据中的信息。
研究者认为，数据存储的最终目标是更好地服务于人类生活，数据的访问方式和存储方式同样重要。然而，存储和访问数据的方式存在差异。历史上，人们一直在努力弥补这一差距，以便更好地利用世界上存在的信息。如图 3 所示：
  • 在生物神经网络（如人脑）方面，人类在很小的时候就接受了课程（即知识）教育，以便他们能够提取特定的数据来应对复杂多变的生活。
  • 对于外部设备存储，人们通常按照某种模式（例如表格）对数据进行结构化，然后采用专门的语言（例如 SQL）从数据库中有效地检索所需的信息。
  • 对于基于人工神经网络的存储，研究人员利用自监督学习存储来自大型语料库的数据（即预训练），然后将该网络用于各种下游任务（例如情绪分类）。
来自 CMU 的研究者提出了一种访问包含各种类型信息数据的新方法，这些信息可以作为指导模型进行参数优化的预训练信号。该研究以信号为单位结构化地表示数据。这类似于使用数据库对数据进行存储的场景：首先将它们构造成表或 JSON 格式，这样就可以通过专门的语言 (如 SQL) 准确地检索所需的信息。
此外，该研究认为有价值的信号丰富地存在于世界各类的数据中，而不是简单地存在于人工管理的监督数据集中， 研究人员需要做的是 (a) 识别数据 (b) 用统一的语言重组数据（c）将它们集成并存储到预训练语言模型中。该研究称这种学习范式为重构预训练（reStructured Pre-training，RST）。研究者将这个过程比作「矿山寻宝」。不同的数据源如维基百科，相当于盛产宝石的矿山。它们包含丰富的信息，比如来自超链接的命名实体，可以为模型预训练提供信号。一个好的预训练模型 (PLM) 应该清楚地了解数据中各种信号的组成，以便根据下游任务的不同需求提供准确的信息。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2206.11147.pdf

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