2021年3月，百度正式發(fā)布NLP模型ERNIE著力提升，其在中文任務(wù)中全面超越BERT一度引發(fā)業(yè)界廣泛關(guān)注和探討深刻內涵。

今天傳遞，經(jīng)過短短幾個月時間，百度ERNIE再升級深入闡釋。發(fā)布持續(xù)學習的語義理解框架ERNIE2.0相關性，及基于此框架的ERNIE2.0預(yù)練習模型。繼1.0后物聯與互聯，ERNIE英文任務(wù)方面取得全新突破穩定，在共計16個中英文任務(wù)上超越了BERT和XLNet,取得了SOTA效果。目前紮實，百度ERNIE2.0的Fine-tuning代碼和英文預(yù)練習模型已開源效高化。（Github項目地址：

近兩年，以BERT投入力度、XLNet為代表的無監(jiān)督預(yù)練習技術(shù)在語言推斷創造、語義相似度、命名實體識別貢獻法治、情感分析等多個自然語言處理任務(wù)上取得了技術(shù)突破設備製造。基于大規(guī)模數(shù)據(jù)的無監(jiān)督預(yù)練習技術(shù)在自然語言處理領(lǐng)域變得至關(guān)重要攻堅克難。

百度發(fā)現(xiàn)相對簡便，之前的工作主要通過詞或句子的共現(xiàn)信號，構(gòu)建語言模型任務(wù)進行模型預(yù)練習流程。例如合作，BERT通過掩碼語言模型和下一句猜測任務(wù)進行預(yù)練習。XLNet構(gòu)建了全排列的語言模型助力各業，并通過自回歸的方式進行預(yù)練習極致用戶體驗。

然而，除了語言共現(xiàn)信息之外應用，語料中還包含詞法建議、語法、語義等更多有價值的信息相貫通。例如不斷發展，人名、地名自動化方案、機構(gòu)名等詞語概念知識緊密協作，句子間順序和距離關(guān)系等結(jié)構(gòu)知識，文本語義相似度和語言邏輯關(guān)系等語義知識線上線下。設(shè)想假如能持續(xù)地學習各類任務(wù)穩定性，模型的效果能否進一步提升？

基于此過程中，百度提出可持續(xù)學習語義理解框架ERNIE2.0去突破。該框架支持增量引入詞匯(lexical)能運用、語法(syntactic)、語義(semantic)等3個層次的自定義預(yù)練習任務(wù)智能設備，能夠全面捕捉練習語料中的詞法不可缺少、語法、語義等潛在信息特點。這些任務(wù)通過多任務(wù)學習對模型進行練習更新積極回應，每當引入新任務(wù)時，該框架可在學習該任務(wù)的同時又進了一步，不遺忘之前學到過的信息多種場景。這也意味著，該框架可以通過持續(xù)構(gòu)建練習包含詞法規劃、句法擴大公共數據、語義等預(yù)練習任務(wù)，持續(xù)提升模型效果全面展示。

依托該框架重要平臺，百度充分借助飛槳PaddlePaddle多機分布式練習優(yōu)勢，利用79億tokens練習數(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)練習的ERNIE2.0預(yù)練習模型不僅實現(xiàn)了SOTA效果核心技術，而且為開發(fā)人員定制自己的NLP模型提供了方案應用提升。目前，百度開源了ERNIE2.0的fine-tuning代碼和英文預(yù)練習模型創造性。

百度研究團隊分別比較了中英文環(huán)境上的模型效果發展的關鍵。英文上，ERNIE2.0在自然語言理解數(shù)據(jù)集GLUE的7個任務(wù)上擊敗了BERT和XLNet規模設備。中文上真諦所在，在包括閱讀理解、情感分析十分落實、問答等不同類型的9個數(shù)據(jù)集上超越了BERT并刷新了SOTA。

ERNIE的工作表明規則製定，在預(yù)練習過程中製造業，通過構(gòu)建各層面的無監(jiān)督預(yù)練習任務(wù)，模型效果也會顯著提升關規定。未來發展基礎，研究者們可沿著該思路構(gòu)建更多的任務(wù)提升效果。

自2021年預(yù)練習語言模型BERT提出之后建強保護，預(yù)練習語言模型將自然語言處理的大部分任務(wù)水平提高了一個等級同期，這個領(lǐng)域的研究也掀起了熱潮。如今百度ERNIE2.0再度為行業(yè)提供了研究思路上的方法創(chuàng)新使命責任，可持續(xù)學習的特點亦將成為NLP領(lǐng)域發(fā)展里程中的注腳效果。

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