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今天，經(jīng)過(guò)短短幾個(gè)月時(shí)間，百度 ERNIE 再升級(jí)。發(fā)布持續(xù)學(xué)習(xí)的語(yǔ)義理解框架 ERNIE 2.0，及基于此框架的 ERNIE 2.0預(yù)訓(xùn)練模型。繼1.0后，ERNIE 英文任務(wù)方面取得全新突破，在共計(jì)16個(gè)中英文任務(wù)上超越了 BERT 和 XLNet，?取得了 SOTA 效果。

目前，百度 ERNIE 2.0的 Fine-tuning 代碼和英文預(yù)訓(xùn)練模型已開(kāi)源。（ Github 項(xiàng)目地址：https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE）

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近兩年，以 BERT 、 XLNet 為代表的無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練技術(shù)在語(yǔ)言推斷、語(yǔ)義相似度、命名實(shí)體識(shí)別、情感分析等多個(gè)自然語(yǔ)言處理任務(wù)上取得了技術(shù)突破。基于大規(guī)模數(shù)據(jù)的無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練技術(shù)在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域變得至關(guān)重要。

百度發(fā)現(xiàn)，之前的工作主要通過(guò)詞或句子的共現(xiàn)信號(hào)，構(gòu)建語(yǔ)言模型任務(wù)進(jìn)行模型預(yù)訓(xùn)練。例如，BERT 通過(guò)掩碼語(yǔ)言模型和下一句預(yù)測(cè)任務(wù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。XLNet 構(gòu)建了全排列的語(yǔ)言模型，并通過(guò)自回歸的方式進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。

然而，除了語(yǔ)言共現(xiàn)信息之外，語(yǔ)料中還包含詞法、語(yǔ)法、語(yǔ)義等更多有價(jià)值的信息。例如，人名、地名、機(jī)構(gòu)名等詞語(yǔ)概念知識(shí)，句子間順序和距離關(guān)系等結(jié)構(gòu)知識(shí)，文本語(yǔ)義相似度和語(yǔ)言邏輯關(guān)系等語(yǔ)義知識(shí)。設(shè)想如果能持續(xù)地學(xué)習(xí)各類任務(wù)，模型的效果能否進(jìn)一步提升？

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▲ERNIE 2.0：可持續(xù)學(xué)習(xí)語(yǔ)義理解框架

基于此，百度提出可持續(xù)學(xué)習(xí)語(yǔ)義理解框架 ERNIE 2.0。該框架支持增量引入詞匯（ lexical ）、語(yǔ)法 （ syntactic ）?、語(yǔ)義（ semantic ）等3個(gè)層次的自定義預(yù)訓(xùn)練任務(wù)，能夠全面捕捉訓(xùn)練語(yǔ)料中的詞法、語(yǔ)法、語(yǔ)義等潛在信息。

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這些任務(wù)通過(guò)多任務(wù)學(xué)習(xí)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練更新，每當(dāng)引入新任務(wù)時(shí)，該框架可在學(xué)習(xí)該任務(wù)的同時(shí)，不遺忘之前學(xué)到過(guò)的信息。這也意味著，該框架可以通過(guò)持續(xù)構(gòu)建訓(xùn)練包含詞法、句法、語(yǔ)義等預(yù)訓(xùn)練任務(wù)，持續(xù)提升模型效果。

▲新發(fā)布的 ERNIE 2.0模型結(jié)構(gòu)

依托該框架，百度充分借助飛槳 PaddlePaddle?多機(jī)分布式訓(xùn)練優(yōu)勢(shì)，利用 79億 tokens 訓(xùn)練數(shù)據(jù)（約1/4的 XLNet 數(shù)據(jù)）和64張 V100（約1/8的 XLNet 硬件算力）訓(xùn)練的?ERNIE 2.0預(yù)訓(xùn)練模型不僅實(shí)現(xiàn)了 SOTA 效果，而且為開(kāi)發(fā)人員定制自己的 NLP 模型提供了方案。目前，百度開(kāi)源了 ERNIE 2.0的 Fine-tuning 代碼和英文預(yù)訓(xùn)練模型。

百度研究團(tuán)隊(duì)分別比較了中英文環(huán)境上的模型效果。英文上，ERNIE 2.0在自然語(yǔ)言理解數(shù)據(jù)集 GLUE 的7個(gè)任務(wù)上擊敗了 BERT 和 XLNet。中文上，在包括閱讀理解、情感分析、問(wèn)答等不同類型的9個(gè)數(shù)據(jù)集上超越了 BERT 并刷新了 SOTA。

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ERNIE 的工作表明，在預(yù)訓(xùn)練過(guò)程中，通過(guò)構(gòu)建各層面的無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練任務(wù)，模型效果也會(huì)顯著提升。未來(lái)，研究者們可沿著該思路構(gòu)建更多的任務(wù)提升效果。

自2018 年預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型 BERT 提出之后，預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型將自然語(yǔ)言處理的大部分任務(wù)水平提高了一個(gè)等級(jí)，這個(gè)領(lǐng)域的研究也掀起了熱潮。如今可持續(xù)學(xué)習(xí)的特點(diǎn)亦將成為 NLP 領(lǐng)域發(fā)展里程中的關(guān)鍵。