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title: 【Hung-yi Lee Machine Learning L12】多語言與跨模態語言模型的自我監督學習能力：以 BERT 為例

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# 1. 多語言BERT的跨語言能力（Cross-lingual Capability）
多語言BERT（Multilingual BERT, 簡稱mBERT）是一種同時在多種語言上訓練的語言模型，具備跨語言的泛化能力。透過在多語言文本上進行預訓練，mBERT能學習語言共通的語法與語意特徵。

實驗結果比較：

1.單語訓練的QANet在中文表現佳，但無法處理跨語言。

2.多語言BERT即使在英文資料上訓練，對中文仍有一定理解。

3.中英雙語Fine-tune可提升F1分數至90.1%。

| Model | Pre-train     | Fine-tune         | Test    | EM   | F1   |
| ----- | ------------- | ----------------- | ------- | ---- | ---- |
| QANet | none          | Chinese           | Chinese | 66.1 | 78.1 |
| QANet | Chinese       | Chinese           | Chinese | 82.0 | 89.1 |
| BERT  | 104 languages | Chinese           | Chinese | 81.2 | 88.7 |
| BERT  | 104 languages | English           | Chinese | 63.3 | 78.8 |
| BERT  | 104 languages | Chinese + English | Chinese | 82.6 | 90.1 |



## 1.1. 多語言BERT的訓練方式
1.採用 Masked Language Model（MLM）訓練任務。

2.同時輸入多種語言資料（例如英文、中文、法文等）進行訓練，不額外標註語言類型。

3.訓練目標是預測被遮蔽的詞，從而學習語言的共通性。

## 1.2. 零樣本閱讀理解能力實驗（Zero-shot QA）
在英文問答資料（SQuAD）上進行微調後，直接測試在中文資料（DRCD）上的表現。但模型從未見過中文問答資料，考驗其跨語言能力。

## 1.3. NER與POS任務的跨語言實驗
使用多語言BERT在不同語言上微調後進行命名實體辨識（NER）與詞性標記（POS）任務，展示其語言遷移能力。

NER實驗（CoNLL資料）：

| Fine-tune語言 | EN       | DE       | NL       | ES       |
| ----------- | -------- | -------- | -------- | -------- |
| EN          | **90.7** | 69.7     | 71.4     | 73.6     |
| DE          | 73.8     | **82.0** | 76.2     | 70.0     |
| NL          | 65.4     | 65.8     | **86.9** | 72.1     |
| ES          | 65.4     | 59.4     | 64.4     | **87.2** |

POS實驗（UD語料）：

| Fine-tune語言 | EN   | DE       | ES       | IT       |
| ----------- | ---- | -------- | -------- | -------- |
| DE          | 83.9 | **93.9** | 86.3     | 88.4     |
| NL          | 81.6 | 88.7     | **96.7** | 93.7     |
| ES          | 86.8 | 87.8     | 91.3     | **98.1** |

模型具有良好的跨語言遷移性，Fine-tune 於某語言仍可對其他語言產生良好效果。

## 1.4. XTREME跨語言評測基準
XTREME（Cross-lingual TRansfer Evaluation of Multilingual Encoders） 是一套多語言模型評估框架，測試模型在語言轉移上的泛化能力。訓練資料來自英文，測試資料來自多種語言。涵蓋四大任務類型：

| 任務類型                    | 子任務                 |
| ----------------------- | ------------------- |
| Sentence Classification | XNLI, PAWS-X        |
| Structured Prediction   | POS, NER            |
| Sentence Retrieval      | BUCC, Tatoeba       |
| Question Answering      | XQuAD, MLQA, TyDiQA |

## 1.5. 跨語言能力的語義來源分析
### 1.5.1. Embedding的語言資訊
1.不同語言的詞嵌入平均向量（average embedding）會呈現聚集現象。

2.即使單詞語意相同（如 rabbit/兔、fish/魚），其在向量空間中仍偏向各自語言的平均位置。

### 1.5.2. Cosine Similarity與語言對齊
透過雙語字典中已知的對應詞對，計算其cosine similarity：

2.相似度高代表模型學會了語言間的對齊。

3.MRR（Mean Reciprocal Rank）可量化這種對齊能力。

### 1.6.3. 結論：Embedding中含有語言識別訊號
1.若embedding完全語言中立（language-agnostic），則無法正確重建語言。

2.然而實驗發現，平均embedding可有效代表語言類型。

3.因此，多語言模型在進行跨語言任務時，其內部表示仍保留語言辨識訊息。

# 2. 多語言BERT的跨領域能力（Cross-discipline Capability）
BERT模型是否能從語言任務的預訓練中，學習到可轉移至非語言領域（如蛋白質、DNA、音樂分類）的泛用能力？

## 2.1. 實驗設定
領域資料表示方式：將DNA、蛋白質序列視為token序列輸入至BERT。任務如DNA分類、蛋白質穩定性預測、音樂作曲者識別等。

流程如下：

1.Pre-train：在自然語言上進行預訓練（如英文Wikipedia）。

2.Fine-tune：將語言模型應用至生物序列（DNA、蛋白質）或音樂資料。

3.Testing：針對特定領域任務進行分類評估。

## 2.2. 實驗任務與表現指標
在所有任務中，語言預訓練的BERT表現最佳。即使在非語言資料上，語言預訓練仍具備明顯優勢。在音樂分類中，未經預訓練的模型表現大幅下滑，顯示預訓練的泛用性。

任務列表：

| 領域      | 子任務                                   |
| ------- | ------------------------------------- |
| Protein | localization, stability, fluorescence |
| DNA     | H3, H4, H3K9ac, Splice site           |
| Music   | composer classification               |

預訓練效果比較：

| Model                      | Protein (localization) | DNA (Splice) | Music (composer) |
| -------------------------- | ---------------------- | ------------ | ---------------- |
| BERT (預訓練於語言)              | 64.8                   | 97.5         | 55.2             |
| Re-emb (重新初始化embedding再訓練) | 63.3                   | 95.6         | 55.2             |
| Rand (完全隨機初始化)             | 58.6                   | 95.0         | 36.0             |

## 2.3. 實驗流程與結果
結果：

1.沒有語言預訓練，F1幾乎為0。

2.加入語言預訓練，分類效果大幅上升，表明預訓練模型學會了泛用的序列處理技能。
### 2.3.1. BERT如何應用於DNA序列
1.DNA字母（A, T, C, G）→ 對應至詞彙（you, he, she...）。

2.輸入序列：A G A C → 對應 we she we he。

3.將DNA視為語言序列處理，使用[CLS]做分類標記。

### 2.3.2. 預訓練初始化的貢獻
| 模型         | 初始化方式   | F1 Score |
| ---------- | ------- | -------- |
| 無預訓練       | 隨機初始化   | 6.12     |
| 使用語言預訓練初始化 | BERT預訓練 | 54.22    |

## 2.4. 實驗結論
1.語言模型具備泛化能力：BERT可處理任意結構化序列（如DNA字串），不只適用於自然語言。

2.預訓練提供了序列表示的強大初始化：預訓練學到的知識可遷移到完全不同的應用場景，縮短訓練時間、提升效能。

3.語言預訓練具備跨模態可轉移性：語言預訓練模型具有可泛用於非語言任務的潛力，顯示其學會了超越語言的結構學習能力。

# 3. 使用人工數據進行預訓練的效益分析（Pre-training with Artificial Data）
研究者使用不同形式的人工數據進行預訓練，分析大型語言模型對下游任務的影響：模型是否需要真實語言語料，或僅需統計與結構規律即可學習？

預訓練的成功來自於數據中的「統計規律」與「長程依賴」，而非語義本身。只要資料具備足夠的內部結構與可預測性，即使完全由人工生成，也能讓大型語言模型學習有用的表示。此結論對低資源語言模型訓練、資料增強策略與預訓練設計具有重要啟示。

預訓練有效的關鍵來源：

| 因素   | 影響力        |
| ---- | ---------- |
| 統計規律 | 高        |
| 序列結構 | 高        |
| 語義訊息 | 非必要，但有加分 |

實務建議：

1.人工數據可用作預訓練資料，只要具備結構與統計特性。

2.訓練語料不需完美語義，只需足夠規律。

3.延長序列長度可提升學習效果，尤其對Transformer架構有益。

## 3.1. 研究問題與實驗設計
問題核心：

1.探討「什麼樣的數據使預訓練有效？」

2.重點觀察語義、統計特性與序列結構的影響。

實驗流程：

1.預訓練階段：以不同類型的人工數據訓練BERT模型。

2.微調階段：將預訓練模型應用於GLUE任務進行微調。

3.評估標準：與隨機初始化模型相比的平均絕對改進（%）。

## 3.2. 不同人工數據類型的預訓練效果
| 數據類型 | 改進幅度  | 特性說明              |
| ---- | ----- | ----------------- |
| 英語語料 | \~20% | 真實語言，語義與結構具備      |
| 配對資料 | \~13% | 統計規律清晰，有結構性       |
| 打亂資料 | \~11% | 原序列隨機打亂，仍保留統計特性   |
| 隨機資料 | \~0%  | 無語義、無統計結構，幾乎無學習效果 |

1.結構與統計比語義更重要。

2.完全隨機的資料無法帶來任何預訓練效益。

3.即使是人造資料，只要有結構與規律，也能讓模型學習有效表徵。

## 3.3. 序列長度對預訓練效果的影響
趨勢顯示長序列更有利於模型學習「長程依賴關係」。學習跨距離的結構規律是預訓練的核心能力之一。

| 序列長度（token數） | 平均改進幅度 |
| ------------ | ------ |
| 4            | 4.5%   |
| 8            | 8.1%   |
| 16           | 10.2%  |
| 32           | 11.1%  |
| 64           | 12.0%  |

## 3.4. 人工數據類型示意與分析
### 3.4.1. 配對資料（Paired）

1.每組token具有明確關聯，如 A1 → B1, A2 → B2。

2.模擬語言中的結構依賴關係。

3.效果接近真實語料，顯示「結構」至關重要。

### 3.4.2. 打亂資料（Shuffled）：

1.將有序token打亂，但仍保留頻率分布。

2.顯示即便語序破壞，統計規律仍能提供學習信號。

### 3.4.3. 隨機資料（Random）
1.完全隨機token序列。

2.無法學習任何有意義的結構，效果幾乎為0。

## 3.6. 局限與未來方向
局限：

1.實驗以BERT為主，未涵蓋多種架構。

2.GLUE為主要測試場景，尚缺其他下游任務評估。

3.人工數據仍屬低複雜度，與真實語言仍有落差。

未來方向：

1.探索更複雜的人造語料規則。

2.評估對多模態任務（如語音、視覺）的預訓練效果。

3.從訊號處理與統計理論角度深入剖析結構學習本質。

# 4. 語音問答的延伸應用（Speech Question Answering）
預訓練語言模型（如 BERT）應用於語音問答任務時，尤其關注「不經文字轉錄（ASR-free）」的語音理解方式。這是一種跨模態應用的實驗，顯示語言模型能否理解語音訊號，並從中提取語意以完成問答任務：

| 項目     | 傳統方法（ASR + QA） | 端到端方法（SpeechBERT / DUAL） |
| ------ | -------------- | ------------------------ |
| 資訊損失風險 | 高（依賴ASR品質）     | 低（直接處理語音）                |
| 模型參數耦合 | 弱              | 強（共同訓練）                  |
| 應用前景   | 成熟但受限          | 新穎且具潛力                   |

1.語言模型所學的語意知識具備跨模態遷移能力。

2.在語音問答任務中，語言預訓練模型可透過結合語音表示，直接理解語音內容並作答。

3.為語音理解任務開啟新的研究方向：非文字中介的語音推理系統。

## 4.1. 傳統架構：ASR + Text QA 串接系統
架構流程：

1.使用語音辨識系統（Automatic Speech Recognition, ASR）將語音轉為文字。

2.將轉錄後文字餵入文字問答模型（如BERT QA）以預測答案。

缺點分析：

1.語音辨識錯誤（高 WER）會造成語意扭曲，使問答結果不準確。

2.無法處理語音訊號中的語調、停頓等語用線索。

## 4.2. SpeechBERT：語音與文字結合的端到端問答

方法：
1.SpeechBERT 同時輸入：音訊的特徵（MFCC等）與文字的問題描述。

2.模型輸出為一段時間區間（start time, end time）對應答案出現在語音的區段。

特點：

1.模型直接從語音訊號進行理解與預測。

2.減少語音辨識對整體準確度的干擾。

## 4.3. HuBERT + Transformer：語音預訓練模型的語意強化
初步挑戰：

1.HuBERT 雖能將語音轉為離散向量（VQ codes），但其本身不具語意。

2.若直接將 VQ code 餵入分類模型，F1 分數僅約 6.12，幾乎無法作答。

解法為加入 Self-Attention 模塊：

1.在 HuBERT 輸出後加上數層 Transformer（如 BERT block）。

2.能捕捉 VQ code 序列中的語意模式。

3.成功將 F1 分數提升至 54.22。

| 模型架構                 | F1 Score |
| -------------------- | -------- |
| HuBERT + classifier  | 6.12     |
| HuBERT + BERT layers | 54.22    |

## 4.4. 跨模態模型：DUAL 架構（Discrete Unit Adaptive Learning）
架構特點：

1.將語音訊號編碼為離散單位（如 VQ code）。

2.不依賴ASR，模型直接學習從 VQ code 中提取問答資訊。

優勢：

1.當 WER（語音錯誤率）高時仍保持穩定性能。

2.抗錯能力遠高於傳統 ASR + Text QA 架構。

實驗結果:

| 方法            | Word Error Rate ↑ | F1 Score ↓ |
| ------------- | ----------------- | ---------- |
| ASR + BERT QA | 高                 | 大幅下降       |
| **DUAL**      | 高                 | **穩定**     |

