百度正式發布ERNIE2.0在16個自然語言處理任務中取得SOTA效果

2021年3月，百度正式發布NLP模型ERNIE，其在中文任務中全面超越BERT一度引發業界廣泛關注和探討。

今天，經過短短幾個月時間，百度ERNIE再升級。發布持續學習的語義理解框架ERNIE2.0，及基于此框架的ERNIE2.0預練習模型。繼1.0后，ERNIE英文任務方面取得全新突破，在共計16個中英文任務上超越了BERT和XLNet,取得了SOTA效果。目前，百度ERNIE2.0的Fine-tuning代碼和英文預練習模型已開源。（Github項目地址：

近兩年，以BERT、XLNet為代表的無監督預練習技術在語言推斷、語義相似度、命名實體識別、情感分析等多個自然語言處理任務上取得了技術突破?；诖笠幠祿臒o監督預練習技術在自然語言處理領域變得至關重要。

百度發現，之前的工作主要通過詞或句子的共現信號，構建語言模型任務進行模型預練習。例如，BERT通過掩碼語言模型和下一句猜測任務進行預練習。XLNet構建了全排列的語言模型，并通過自回歸的方式進行預練習。

然而，除了語言共現信息之外，語料中還包含詞法、語法、語義等更多有價值的信息。例如，人名、地名、機構名等詞語概念知識，句子間順序和距離關系等結構知識，文本語義相似度和語言邏輯關系等語義知識。設想假如能持續地學習各類任務，模型的效果能否進一步提升？

基于此，百度提出可持續學習語義理解框架ERNIE2.0。該框架支持增量引入詞匯(lexical)、語法(syntactic)、語義(semantic)等3個層次的自定義預練習任務，能夠全面捕捉練習語料中的詞法、語法、語義等潛在信息。這些任務通過多任務學習對模型進行練習更新，每當引入新任務時，該框架可在學習該任務的同時，不遺忘之前學到過的信息。這也意味著，該框架可以通過持續構建練習包含詞法、句法、語義等預練習任務，持續提升模型效果。

依托該框架，百度充分借助飛槳PaddlePaddle多機分布式練習優勢，利用79億tokens練習數據（約1/4的XLNet數據）和64張V100(約1/8的XLNet硬件算力)練習的ERNIE2.0預練習模型不僅實現了SOTA效果，而且為開發人員定制自己的NLP模型提供了方案。目前，百度開源了ERNIE2.0的fine-tuning代碼和英文預練習模型。

百度研究團隊分別比較了中英文環境上的模型效果。英文上，ERNIE2.0在自然語言理解數據集GLUE的7個任務上擊敗了BERT和XLNet。中文上，在包括閱讀理解、情感分析、問答等不同類型的9個數據集上超越了BERT并刷新了SOTA。

ERNIE的工作表明，在預練習過程中，通過構建各層面的無監督預練習任務，模型效果也會顯著提升。未來，研究者們可沿著該思路構建更多的任務提升效果。

自2021年預練習語言模型BERT提出之后，預練習語言模型將自然語言處理的大部分任務水平提高了一個等級，這個領域的研究也掀起了熱潮。如今百度ERNIE2.0再度為行業提供了研究思路上的方法創新，可持續學習的特點亦將成為NLP領域發展里程中的注腳。

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