四兩撥千斤! 創新工場首席科學家AI大牛周明博士率瀾舟團隊刷新CLUE新紀錄,輕量化模型孟子一鳴驚人!
本週,中文語言理解權威評測基準CLUE榜單,被「低調」刷新。
不同的是,不是大公司、不是超大模型……
一個新面孔,一個輕量化模型,首戰即登頂,四兩撥千斤。
CLUE榜單近年來由巨頭——騰訊、搜狗、華為、阿里達摩院輪番霸榜的格局,被首次打破。
瀾舟科技-創新工場推出的孟子模型,以十億參數完成了此前百億、千億參數模型刷新的紀錄。
這也是瀾舟科技首次對外曝光,背後團隊負責人,正是創新工場首席科學家、全球AI大牛周明博士。以下文章解釋了這個模型的原理,文章來自《量子位》微信公眾號,經授權轉載。
▎輕量化模型孟子?
孟子,基於瀾舟團隊自研技術研發的大規模預訓練語言模型。
包括創新工場、上海交通大學、北京理工大學等單位參與聯合研發。
可處理多語言、多模態數據,同時支持多種文本理解和文本生成任務,能快速滿足不同領域、不同應用場景的需求。
孟子模型基於Transformer架構,僅包含十億參數量,基於數百G級別涵蓋互聯網網頁、社區、新聞、電子商務、金融等領域的高質量語料訓練。
但誰也沒想到,小模型卻有大智慧,一經登場,打破格局。
CLUE,中文語言理解領域最具權威性的測評基準,涵蓋文本相似度、分類、自然語言推理、閱讀理解等共10項語義分析和理解類子任務。
該榜單競爭激烈,幾乎是業內所有自然語言理解玩家必爭之地。
騰訊、搜狗、華為、阿里達摩院等更是輪番霸榜刷新紀錄。
而且隨著大參數模型愈演愈烈,CLUE還漸有巨頭壟斷之勢。
因為百億、千億甚至萬億參數的大模型,已然不再是創業或其他玩家可與之爭鋒。
萬萬沒想到,瀾舟科技-創新工場團隊出手,四兩撥千斤。
因為孟子,走的是基於輕量級、高效訓練的研究路線,致力於構建十億級別的小模型,充分發揮已有參數下的模型潛力,有利於快速、低成本地落地現實業務場景。
孟子預訓練模型性能比肩甚至超越千億大模型,在包含文本分類、閱讀理解等各類任務上表現出色。
相對已有的中文語言模型,孟子模型實現了多項突破性進展:
1) 堅持「小而精」的輕量化訓練策略。實現在同等模型規模下,遠超公開模型的性能。作為精巧的小模型,對標「巨無霸」,小模型性能超越千億規模模型。
2)使用知識圖譜增強模型,讓 AI 真正獲得知識。孟子模型具備頂尖的語言理解能力,在權威CLUE中文理解評測的總排行榜,以及分類排行榜和閱讀理解排行榜均位列第一,刷新三項榜單世界紀錄。總排行榜分數突破84分,逼近人類基準分數(85.61)。
3)靈活的領域和場景適應能力,方便快速定制和應用。基於T5-style的端到端生成的訓練範式,同步適配BERT-style的判定式架構,既能理解也能生成。便於適配行業應用,覆蓋廣泛業務場景。
當然,隨著孟子一鳴驚人,也必然能讓輕量化模型研究來到聚光燈下。
▎原理方法和應用?
在輕量化模型算法研究方面,基於自研的基於語言學知識、知識圖譜和領域數據增強等技術,從模型架構(包括基礎層Embedding表示和交互層Attention機制)到預訓練策略進行了全方位改進。
具體有四方面:
1) 模型結構方面,將語義角色、詞性標註等語言學特徵融合到Embedding表示中,基於句法約束引入註意力機制中,從而提升模型對語言學知識的建模能力。
2) 訓練策略上,引入基於實體知識和Discourse的Mask機制,強化模型對語言成分和語篇關係的表徵。
3) 為進一步提高訓練效率,使用了大模型蒸餾和初始化小模型策略。
4) 為更好地將孟子模型適應垂直領域如金融、營銷,使用了領域數據繼續訓練並構造相應的提示模版(Prompt),取得了明顯的性能提升。
基於以上算法策略,實現從語料中高效學習涵蓋詞級、句子級和語篇級知識,大幅提升語言模型提煉語言結構和語義信息能力,以及良好的領域遷移能力,適應廣泛的產品應用場景。
另外,在Finetune的進展方面,如何將預訓練模型用於各項任務?
瀾舟團隊也有總結,從數據增強、知識蒸餾、遷移訓練、訓練優化等方面展開了一些探索,進一步提升語言模型的性能:
1) 數據增強:使用領域相關數據;
2) 知識蒸餾:基於Teacher-Student自蒸餾提升訓練效率;
3) 遷移訓練:結合課程學習的思想,由易到難訓練下游模型;
4) 訓練優化:使用多種訓練目標,多角度提升模型能力;
而且孟子還已經展開了垂直化領域應用。
基於領域適應技術,孟子模型已深度垂直化賦能相應行業。典型的例子為適用於金融領域的孟子模型,領域適應策略主要包含兩大方面:
1) 通過大規模的泛金融領域語料,將通用孟子模型遷移到金融領域。金融版孟子模型已經應用於多個金融行業的合作企業,在金融知識圖譜搭建、脫水研報、公告抽取等多個任務上獲得了出色的表現。
2) 通過大規模的營銷領域語料,將孟子模型遷移到數字營銷領域,完成了營銷文案生成、新聞摘要等多項任務,將用於行業頭部的數字營銷公司和多個世界五百強企業的合作之中。
瀾舟方面還透露,孟子模型已在多個領域成功落地實踐,衍生出多項行業領先的產品,涵蓋文本生成、行業搜索、機器翻譯等諸多領域。
並且毫無疑問的是,因為輕量級模型具有的模型參數較少、快速推斷的特點,更易於線上部署和推廣到移動設備中,自然不會局限於現有應用和場景,接下來還會有更廣泛的研究和應用場景中。
▎瀾舟團隊?
最後,也簡單介紹本次一鳴驚人的新面孔瀾舟科技。
瀾舟科技是創新工場孵化的一家認知智能公司。公司創始人——周明博士。
AI領域內,周明已不用過多介紹,他是公認的世界級AI科學家,自然語言處理領域的代表性人物。
周明博士在2020年加盟創新工場,擔任創新工場首席科學家。
而瀾舟科技則針對商業場景的數字化轉型,基於大數據、知識圖譜和行業模型,提供新一代的信息檢索、知識推理和商業洞見技術和相關產品。
據稱目前已與國內外幾十所著名高校和十餘個相關領域的頭部企業建立了穩定的合作關係。
值得注意的是,瀾舟科技除了大牛坐鎮,其實也是行業趨勢的體現。
引用創新工場董事長兼CEO李開復最新分享來說:
AI的發展可以按照兩個時間點劃分。
第一個時間點是2015年,以CNN為核心的計算機視覺技術讓機器超越了人類,帶來了人臉識別、智能質檢、無人零售、智慧城市、無人駕駛等商機。
而第二個時間點出現在2019年,以大模型為代表的自然語言方向取得突破性進展,讓NLP從數據、信息走向知識和洞見成為可能,將會在翻譯、語音識別、法律、金融、新聞、廣告、醫療、娛樂等大賽道帶來機遇。
「如果說CNN造就了今天計算機視覺領域的突破和眾多應用,預訓練大模型+微調也將帶來自然語言的百花齊放的發展,用數據智能驅動各類業務的升級。瀾舟科技在周明老師的帶領下取得了今天的成果,在新機遇面前躬身入局,一起發掘NLP領域的黃金發展期」,李開復說到。
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過5,870的網紅珊蒂微AI,也在其Youtube影片中提到,🍿在這支影片當中,觀眾朋友的提問如下,李老師都一一耐心回答惹(as always😊) 1. 機器可以回答哲學性的問題嗎?👉影片中,老師告訴你一個好玩的網站! 2. 神經網路架構的選擇方針?👉老師給出三個思考方向! 3. 老師有沒有Twitter? 👉影片揭曉! 4. 對機器學習領域未來發展趨勢的看法...
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Black Veil Brides真正開始爆紅在我的認知裡應該是從第二張專輯"Set the World on Fire"開始,因為他們從第一張"We stitch these wounds"有點結合Post-Hardcore,Metalcore的風格成功轉型到80年代Glam Metal/HardRock的風格,可以說是有相當大的長進,而"Set the World on Fire"其實是一張不錯的專輯,只不過封面實在太俗氣,加上主唱Andy Biersack有點做作的嗓音,讓我當時也只是偶爾聽聽沒有多加留意。
但是於年初剛發行的新專輯"Wretched and Divine:The Story of the Wild Ones"我就不得不來介紹一下,這整張概念專輯圍繞在一個反叛軍"The Wild Ones"對抗黑暗軍團"F.E.A.R"的故事,團員在錄製專輯的時候曾提到風格走向將回歸到對他們影響深遠的幾個樂團例如Sisters Of Mercy,Social Distortion,Metallica等等....
主唱Andy Biersack表示:要將一整個故事用音樂並且有架構的方式呈現出來是製作這張專輯最大的挑戰,而每一首歌也能獨立出來不被故事的情節侷限,但一開始我們太專注於為了這個故事而寫歌,忘記了寫歌同時需要加入的元素或是初衷,所以我們就花了一個月盡全力寫出我們最滿意的歌曲。
結果確實如他所說,是一張完成度相當高的作品,就我聽的感覺很像是一齣完整的音樂劇,而不是像上一張每一首都是獨立的樂曲,我認為很重要的一點是因為導入了交響弦樂的編制在歌曲當中穿插了一些各首曲子主旋律的間奏,讓曲目之間有更強的整體感。
至於樂器表現相當不俗:Jake與Jinxx的雙吉他飆奏在這張專輯更加強化,熱血的Solo不停噴發,鼓手Christian "CC" Coma的雙大鼓對點與流暢的tom tom過門絕對讓你驚呼連連,主唱Andy的假掰嗓音已不復見,轉而變成旁白般咬字清楚的敘述故事,卻又會忽然在副歌擴大成氣勢磅礡且旋律記憶點極高的大合唱,"Devil's Choir","Shadows Die"的編曲更會讓你陷入有如A7X般的錯覺!
特別來賓方面邀請了Hardcore Punk名團Aiden,同時也是一人電音團William Control的主唱Wil Francis扮演統治世界的黑暗組織F.E.A.R.首領錄製插曲旁白,和Post-Hardcore始祖The Used主唱Bert McCracken在”Days Are Numbered”跨刀獻唱。
值得一提的是樂團也為了完整呈現這張專輯的概念進而將整個故事拍設成正式的電影”Legion of the Black”,先前釋出的首支MV”In The End”其實有點算是電影的濃縮版或是預告片,該片已在去年底於LA首映,目前在樂團粉絲專頁可以付費觀看,DVD版本將收錄於六月底發行的"Wretched and Divine: Ultimate Edition"精裝重發版,套裝也將附上三首新單曲和未曝光過的攝影集並收納於精美黑盒!
結論就是這是一張滿棒的專輯,而且再也看不到噁心的濃妝BVB了,我真的覺得以前的裝扮只是要提昇他們自己的名氣和話題性,到達顛峰以後卸除外在表象反樸歸真做出這張史詩般的鉅作才是他們背後真正的目的,有一句諺語說"Don't judge a book by its cover",不應該因為一個樂團的裝扮而否定了他們在音樂上的努力,如果你討厭以前的他們那我建議還是放下成見聽一下這張吧!
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寶先生上場!手把手AI教學👍食品廣告文字辨識分析,協助快速判讀廣告是否有違法疑慮,讓律師把時間放在更有價值的事情中!
-專案背景與解題架構(直接分享好佛心,見圖)
-CoreLab程式碼示範與實作+應用介面Demo
-BERT解題+CoreLab程式碼示範
認真聽講takeaways 📝
✅最傳統的RNN不適合解長文的題目,會忘掉,所以要用LSTM解決長文問題。
✅因為每個字對電腦來說都是數字代碼,所以需要設多維度(特徵)的詞向量代表每個單字。
✅中文斷詞建議用結巴,中研院也有開發類似的,但size過大,之後包成服務時容易跑不動。
✅在跑模型前,可先用文字雲分析,概略看一下資料標註的狀況,假如光看文字雲兩者就差別不大,那跑模型一定效果也不會好。
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🍿在這支影片當中,觀眾朋友的提問如下,李老師都一一耐心回答惹(as always😊)
1. 機器可以回答哲學性的問題嗎?👉影片中,老師告訴你一個好玩的網站!
2. 神經網路架構的選擇方針?👉老師給出三個思考方向!
3. 老師有沒有Twitter? 👉影片揭曉!
4. 對機器學習領域未來發展趨勢的看法?👉影片揭曉!
5. 怎麼用Google sheets開發機器人?👉影片揭曉!
🍭可以跟你玩文字接龍的AI:https://talktotransformer.com/
🍭李宏毅老師有提到「GPT-2」的課程連結:https://www.youtube.com/watch?v=ugWDIIOHtPA
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