北京時間12月10日，預(yù)訓(xùn)練模型界的“MVP”百度ERNIE再展鋒芒，在自然語言處理領(lǐng)域權(quán)威數(shù)據(jù)集GLUE中榮登榜首，并以9個任務(wù)平均得分首次突破90大關(guān)刷新該榜單歷史，其超越微軟MT-DNN-SMART, 谷歌T5、ALBERT等一眾國際頂級預(yù)訓(xùn)練模型的表現(xiàn)，實力得到極大彰顯。
本次GLUE榜單第一的含金量可謂十足。眾所周知，通用語言理解評估基準(zhǔn)GLUE是自然語言處理領(lǐng)域最權(quán)威的排行榜之一，由紐約大學(xué)、華盛頓大學(xué)、谷歌DeepMind等機(jī)構(gòu)聯(lián)合推出，以其涵蓋大量不同類型的NLP任務(wù)，包括自然語言推斷、語義相似度、問答匹配、情感分析等9大任務(wù)，成為衡量自然語言處理研究進(jìn)展的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。因此，吸引了谷歌、Facebook、微軟等國際頂尖公司以及斯坦福大學(xué)、卡耐基·梅隆大學(xué)等頂尖大學(xué)參加。GLUE排行榜的效果，在一定程度上成為了衡量各機(jī)構(gòu)自然語言處理預(yù)訓(xùn)練技術(shù)水平最重要的指標(biāo)之一。此次能夠超越國際頂尖公司及高校榮登榜首，背后是百度NLP技術(shù)的長足積累。
2018年底以來，以BERT為代表的預(yù)訓(xùn)練模型大幅提升了自然語言處理任務(wù)的基準(zhǔn)效果，取得了顯著技術(shù)突破，基于大規(guī)模數(shù)據(jù)的預(yù)訓(xùn)練技術(shù)在自然語言處理領(lǐng)域變得至關(guān)重要。眾AI公司紛紛發(fā)力預(yù)訓(xùn)練領(lǐng)域，相繼發(fā)布了XLNet、RoBERTa、ALBERT、T5等預(yù)訓(xùn)練模型。百度也先后發(fā)布了ERNIE 1.0、ERNIE 2.0，在16個中英數(shù)據(jù)集上取得了當(dāng)時的SOTA。
從GLUE排行榜上來看，BERT使用預(yù)訓(xùn)練加微調(diào)的方式，相對過往的基線成績大幅提升各任務(wù)的效果，首次突破了80大關(guān)。XLNet、RoBERTa、T5、MT-DNN-SMART等模型則分布在88-89分范圍，人類水平則是87.1。
百度ERNIE此次登頂，成為首個突破90大關(guān)的模型，并在CoLA、SST-2、QQP、WNLI等數(shù)據(jù)集上達(dá)到SOTA。相對BERT的80.5的成績，提升近10個點，取得了顯著的效果突破。
ERNIE 2.0 持續(xù)學(xué)習(xí)的語義理解框架, 支持增量引入不同角度的自定義預(yù)訓(xùn)練任務(wù)，通過多任務(wù)學(xué)習(xí)對模型進(jìn)行訓(xùn)練更新，每當(dāng)引入新任務(wù)時，該框架可在學(xué)習(xí)該任務(wù)的同時，不遺忘之前學(xué)到過的信息。
此次登頂?shù)哪Ｐ椭饕贓RNIE 2.0持續(xù)學(xué)習(xí)語義理解框架下的系列優(yōu)化。引入更多新預(yù)訓(xùn)練任務(wù), 例如引入基于互信息的動態(tài)邊界掩碼算法。對預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模型結(jié)構(gòu)也做了精細(xì)化調(diào)整。
同時，百度ERNIE 2.0的論文（https://arxiv.org/abs/1907.12412）已被國際人工智能頂級學(xué)術(shù)會議AAAI-2020收錄，AAAI-2020將于2020年2月7日-12日在美國紐約舉行, 屆時百度的技術(shù)團(tuán)隊將會進(jìn)一步展示近期的技術(shù)成果。
相較于谷歌BERT，后來居上的百度ERNIE為AI領(lǐng)域展現(xiàn)了驚人的中國“AI速度”。如今，百度在自然語言處理領(lǐng)域的深厚積累已輻射至不同領(lǐng)域。ERNIE預(yù)訓(xùn)練技術(shù)已廣泛地應(yīng)用于公司內(nèi)外多個產(chǎn)品和技術(shù)場景，在百度搜索、小度音箱、信息流推薦等一系列產(chǎn)品應(yīng)用中發(fā)揮了重要作用，大幅提升了產(chǎn)品的技術(shù)效果和用戶體驗，逐步賦能各行各業(yè)。
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