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百度世界2020大会NLP技术全面升级 文心ERNIE加速启动产业落地

作者:admin 来源:未知 更新日期:2020-09-15 浏览次数:

  语言与知识技术的相关研究进展,影响着人工智能理解世界的方式。9月15日,一年一度的科技圈盛会百度世界2020大会于线上召开,总台央视主持人康辉,与百度创始人、董事长兼首席执行官(CEO)李彦宏的“虚拟人”在千万观众面前亮相,不仅动作自然、栩栩如生,更与真人进行多轮流畅交互,引发网友惊叹,满足了人们对未来时代“智能管家”的许多想象。

  而为虚拟人理解世界、理解语言起到关键作用的,正是语言与知识技术。在当天下午举办的百度大脑分论坛上,来自百度的杰出架构师、文心(ERNIE)负责人孙宇登台演说,介绍知识增强语义理解框架文心(ERNIE)在语言理解、语言生成和跨模态语义理解等能力上的重大突破。此外,百度大脑提出了基于多流机制的预训练语言生成技术ERNIE-GEN和知识增强跨模态语义理解技术ERNIE-ViL,其中,ERNIE-ViL首次将场景图知识融入到跨模态的预训练模型中。孙宇还介绍,百度文心语义理解技术平台可为企业提供一整套NLP定制与应用能力,目前已累计支持2万余名开发者,覆盖金融、通信、教育、电商等行业。

  据了解,知识增强语义理解框架文心(ERNIE)于去年发布,大幅提升机器理解语言的水平,更在国际权威的通用语言理解评估基准 GLUE上首次突破 90大关,超越人类三个点,获得全球第一。文心的创新点在于,将大数据预训练与多源丰富知识相结合,持续学习海量文本中词汇、结构、语义等方面的知识,实现模型效果不断进化,如同人类持续学习一般。

  分论坛上,孙宇介绍,百度文心语义理解技术包括基于预训练的语义表示、文章理解、文本匹配、文本生成等技术,以及可识别理解法律、金融文本的领域语义理解技术,并布局了跨模态、多语言、图理解等前沿技术,形成了涵盖基础、应用、领域、拓展四大层面的全景图。

  在常识知识、多粒度语言知识、场景图知识等多源知识学习的支持下,文心语义理解能力、语言生成能力和多模态语义理解能力都得到了进一步提升和拓展。同时,基于海量数据,百度大脑构造了多粒度自编码任务和指代消解任务,推动文心在情感分析、文本分类、阅读理解等八项典型自然语言理解任务效果上获得进一步显著提升。

  自然语言生成方面,文心提出了基于多流机制的预训练语言生成技术:ERNIE-GEN,在摘要生成、问题生成、多轮问答等自然语言生成任务上效果突出。同时,文心设计了多流注意力机制,融合逐词生成和逐片段生成学习目标,学习语言中多粒度知识后,全面刷新了语言生成任务的世界最好效果,在学术界和产业界具备非常大的研究价值与应用价值。

  文心更在多模态语义理解上取得重大突破,视觉推理技术ERNIE-ViL可以通过物体识别体育运动图片中的运动场地及图中人物,进一步区分人员衣服颜色,根据知识判断穿出裁判和运动员的身份。理解细粒度语义的能力在这个推理的任务中发挥了关键的作用。ERNIE-ViL是业界首次将场景图知识融入到跨模态的预训练模型中,已广泛应用于工业场景。

  在人工智能技术落地的进程中,实际需求往往呈现出应用复杂、成本高企、耗时过长、可迭代性差等痛点。对此,文心语义理解技术平台应运而生。

  孙宇介绍,文心平台基于领先的语义理解技术,可为企业提供一整套NLP定制与应用能力,让开发者更加简单高效地定制企业级NLP模型。在文心平台化服务中,提供了针对数据处理、模型训练、模型评估、模型部署等环节的“工具箱”,一站式满足开发者各类应用需求。此外,文心还提供了零门槛AI开发平台EasyDL和全功能AI开发平台BML两种平台支持方式。

  一站式的NLP开发能力,既可以满足开发者的需求,也降低了定制开发的成本。在落地实践中,传统产品需要5100条数据标注以训练模型,而文心平均仅需220条,降低了90%的数据标注量。同时,文心通过预训练模型,降低了90%以上的算力投入,及86%的模型开发时长,周期从一周缩短为一天,这对企业开发者更加友好。

  文心的另一大优势在于经过真实场景淬炼。据介绍,文心已应用于百度内部包括搜索引擎、推荐系统、智能音箱、智能客服等几十条产品线,其工业级应用能力已得到验证。目前,文心已经将NLP技术输送到金融、通信、教育、电商等行业,显著提升了这些企业智能应用的效果和效率。

  作为“人工智能皇冠上的明珠”,NLP领域向来是人工智能技术研发与落地实践的前沿,在新基建的大潮下,也催生出大量自然语言处理方面的需求。从2010年百度成立自然语言处理部算起,在NLP从技术和产业上全面布局已经走过整整十个年头,不仅技术上形成先发优势,更完成了产业落地的绝对领先,致力于将AI技术下沉到千行万业,让人和机器互相理解的图景全面到来,造就更智能的未来时代。

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