XLNet是一种先进的预训练语言模型，它采用了一种创新的方法来进行语言理解的训练。与以往的模型如BERT不同，BERT使用遮蔽语言模型（MLM），即在序列中遮蔽某些单词，然后根据上下文预测这些单词，而XLNet则采用了排列语言模型（PLM）。这意味着XLNet在训练时会考虑输入序列的所有可能排列，使其能够在不依赖遮蔽的情况下捕捉双向上下文。本文将探讨XLNet的不同应用场景。
理解XLNet与传统自回归模型的区别以及其采用的排列语言模型（PLM）。熟悉XLNet的架构，包括输入嵌入、Transformer块和自注意力机制。理解XLNet中的双流语言建模方法，以有效捕捉双向上下文。探索XLNet的应用领域，包括自然语言理解任务以及其他应用，如问答和文本生成。通过代码示例学习XLNet在多项选择题回答和文本分类任务中的实践应用。
XLNet由输入嵌入、多个带有自注意力的Transformer块、逐位置前馈网络、层归一化和残差连接组成。其多头自注意力机制允许每个标记关注自身，与其他模型相比，增强了上下文理解。
在XLNet中，预训练采用了双流方法。这涉及到学习两个关于序列中标记的不同概率分布，每个分布都基于输入标记的不同排列。一个自回归流基于固定顺序中先前的标记预测每个标记。相比之下，另一个流是双向的，允许标记关注前一个和后一个标记。这种方法有助于XLNet在预训练期间有效捕捉双向上下文，提高在下游自然语言处理任务上的性能。
XLNet和BERT都是对自然语言处理产生重大影响的高级语言模型。BERT（来自Transformer的双向编码器表示）使用遮蔽语言建模方法，遮蔽序列中的一些标记，并训练模型根据未遮蔽标记提供的上下文预测这些遮蔽标记。这种双向上下文使BERT能够根据周围单词理解单词的含义。BERT的双向训练捕捉了丰富的上下文信息，使其在各种NLP任务中非常有效，如问答和情感分析。
另一方面，XLNet通过整合自回归和自编码方法增强了BERT的能力。它引入了排列语言建模，这在训练期间考虑了序列中所有可能的词序排列。这种方法使XLNet能够在不依赖遮蔽技术的情况下捕捉双向上下文，从而保留了单词之间的依赖关系。
此外，XLNet采用了双流注意力机制来更好地处理上下文和单词预测。因此，XLNet在许多基准NLP任务上实现了优于BERT的性能，因为它利用了比BERT固定双向方法更全面的语言上下文理解。
自然语言理解（NLU）：XLNet可用于情感分析、文本分类、命名实体识别和语言建模等任务。其捕捉双向上下文和文本内部关系的能力使其适合各种NLU任务。
问答：可以对XLNet进行微调，以进行问答任务，其中它阅读一段文本并回答与之相关的问题。它在SQuAD（斯坦福问答数据集）等基准测试中表现出色。
文本生成：由于其自回归性质和捕捉双向上下文的能力，XLNet可以生成连贯且与上下文相关的文本。这使其适用于对话生成、摘要和机器翻译等任务。
机器翻译：XLNet可以针对机器翻译任务进行微调，将文本从一种语言翻译成另一种语言。尽管它不是专门为翻译设计的，但其强大的语言表示能力使其在用翻译数据集进行微调时适合这项任务。
信息检索：用户可以利用它来理解和检索大量文本中的相关信息，使其在搜索引擎、文档检索和信息提取等应用中具有价值。
from transformers import AutoTokenizer, XLNetForMultipleChoice
import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("xlnet/xlnet-base-cased")
model = XLNetForMultipleChoice.from_pretrained("xlnet/xlnet-base-cased")
# 新的提示和选项
prompt = "法国的首都是哪里？"
choice0 = "巴黎"
choice1 = "伦敦"
# 编码提示和选项
encoding = tokenizer([prompt, prompt], [choice0, choice1], return_tensors="pt", padding=True)
# 检查模型是否加载（安全预防）
if model is not None:
outputs = model(**{k: v.unsqueeze(0) for k, v in encoding.items()})
# 提取logits（假设模型已加载）
if outputs is not None:
logits = outputs.logits
# 预测具有最高logit的类别（假设logits可用）
if logits is not None:
predicted_class = torch.argmax(logits, dim=-1).item() # 获取得分最高的类别
# 根据预测类别打印选择的答案
chosen_answer = choice0 if predicted_class == 0 else choice1
print(f"预测答案：{chosen_answer}")
else:
print("模型输出不可用（可能是由于模型未训练）。")
else:
print("模型未成功加载。")
在定义提示和选项后，使用tokenizer对它们进行编码，并通过模型传递以获得预测。然后根据最高的logit确定预测答案。在适当大小的提示和选项数据集上微调这个预训练模型，理论上应该能够获得良好的结果。
from transformers import XLNetTokenizer, TFXLNetForSequenceClassification
import tensorflow as tf
import warnings
# 忽略所有警告
warnings.filterwarnings("ignore")
# 定义标签（根据需要修改）
labels = ["正面", "负面"]
# 加载tokenizer和预训练模型
tokenizer = XLNetTokenizer.from_pretrained('xlnet-base-cased')
model = TFXLNetForSequenceClassification.from_pretrained('xlnet-base-cased', num_labels=len(labels))
# 样本文本数据
text_data = ["这部电影太棒了！", "讨厌这家餐厅。"]
# 预处理文本（tokenization）
encoded_data = tokenizer(text_data, padding="max_length", truncation=True, return_tensors="tf")
# 执行分类
outputs = model(encoded_data)
predictions = tf.nn.softmax(outputs.logits, axis=-1)
# 打印预测结果
for i, text in enumerate(text_data):
predicted_label = labels[tf.argmax(predictions[i]).numpy()]
print(f"文本：{text}\n预测标签：{predicted_label}")
tokenizer预处理提供的样本文本数据以进行分类，确保它们被适当地标记化和填充。然后，模型对编码后的数据执行分类，生成输出。这些输出经过sigmoid/softmax（根据类别数量）函数以得出每个标签的预测概率。