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机器之心编辑部
在 5 月 20 日结束的 2021 深度学习开发者峰会 WAVE SUMMIT 上，百度文心 ERNIE 开源了四大预训练模型。本文对这四大开源预训练模型进行了详细的技术解读。
2019 年以来，NLP 预训练模型在技术创新和工业应用上不断取得突破，但当前预训练模型仍有一些痛点困扰着开发者。
- 仅考虑单一粒度语义建模，缺乏多粒度知识引入，语义理解能力受限；
- 受限于 Transformer 结构的建模长度瓶颈，无法处理超长文本；
- 聚焦语言等单一模态，缺乏工业真实应用场景针对多个模态如语言、视觉、听觉信息的联合建模能力。
5 月 20 日举办的 2021 深度学习开发者峰会 WAVE SUMMIT 上，依托飞桨核心框架，百度文心 ERNIE 最新开源四大预训练模型：多粒度语言知识增强模型 ERNIE-Gram、长文本理解模型 ERNIE-Doc、融合场景图知识的跨模态理解模型 ERNIE-ViL、语言与视觉一体的模型 ERNIE-UNIMO。
针对当前预训练模型现存的难点痛点，此次文心 ERNIE 开源的四大预训练模型在文本语义理解、长文本建模和跨模态理解三大领域取得突破，拥有广泛的应用场景和前景，进一步助力产业智能化升级。
- 文心 ERNIE 开源版地址：https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE
- 文心 ERNIE 官网地址：https://wenxin.baidu.com/
一、多粒度语言知识增强模型 ERNIE-Gram
从 ERNIE 模型诞生起，百度研究者们就在预训练模型中引入知识，通过知识增强的方法提升语义模型的能力。本次发布的 ERNIE-Gram 模型正是通过显式引入语言粒度知识，从而提升模型的效果。具体来说，ERNIE-Gram 提出显式 n-gram 掩码语言模型，学习 n-gram 粒度语言信息，相对连续的 n-gram 掩码语言模型大幅缩小了语义学习空间（ V^n → V_(n-gram)，其中 V 为词表大小，n 为建模的 gram 长度），显著提升预训练模型收敛速度。
图 1-1：连续 n-gram 掩码语言模型 vs 显式 n-gram 掩码语言模型。
此外，在显式 n-gram 语义粒度建模基础上，ERNIE-Gram 提出多层次 n-gram 语言粒度学习，利用 two-stream 双流机制，实现同时学习 n-gram 语言单元内细粒度（fine-grained）语义知识和 n-gram 语言单元间粗粒度（coarse-grained）语义知识，实现多层次的语言粒度知识学习。
图 1-2：n-gram 多层次语言粒度掩码学习。
ERNIE-Gram 在不增加任何计算复杂度的前提下，在自然语言推断任务 、短文本相似度任务、阅读理解任务等多个典型中文任务上，效果显著超越了业界主流开源预训练模型。此外，ERNIE-Gram 英文预训练模型也在通用语言理解任务、阅读理解任务上效果超越主流模型。
ERNIE-Gram 的方法被 NAACL 2021 主会长文录用，论文地址：https://arxiv.org/abs/2010.12148
二、长文本理解模型 ERNIE-Doc
Transformer 是 ERNIE 预训练模型所依赖的基础网络结构，但由于其计算量和空间消耗随建模长度呈平方级增加，导致模型难以建模篇章、书籍等长文本内容。受到人类先粗读后精读的阅读方式启发，ERNIE-Doc 首创回顾式建模技术，突破了 Transformer 在文本长度上的建模瓶颈，实现了任意长文本的双向建模。
通过将长文本重复输入模型两次，ERNIE-Doc 在粗读阶段学习并存储全篇章语义信息，在精读阶段针对每一个文本片段显式地融合全篇章语义信息，从而实现双向建模，避免了上下文碎片化的问题。
此外，传统长文本模型（Transformer-XL 等）中 Recurrence Memory 结构的循环方式限制了模型的有效建模长度。ERNIE-Doc 将其改进为同层循环，使模型保留了更上层的语义信息，具备了超长文本的建模能力。
图 2-1：ERNIE-Doc 中的回顾式建模与增强记忆机制。
通过让模型学习篇章级文本段落间的顺序关系，ERNIE-Doc 可以更好地建模篇章整体信息。
图 2-2：篇章重排序学习。
ERNIE-Doc 显著提升了长文本的建模能力，可以解决很多传统模型无法处理的应用难题。例如在搜索引擎中，ERNIE-Doc 可以对网页整体理解，返回用户更加系统的结果。在智能创作中，ERNIE-Doc 可以用来生成更加长篇、语义丰富的文章。
超长文本理解模型 ERNIE-Doc 在包括阅读理解、信息抽取、篇章分类、语言模型等不同类型的 13 个典型中英文长文本任务上取得最优的效果。
ERNIE-Doc 的方法被 ACL 2021 主会长文录用，论文链接：https://arxiv.org/abs/2012.15688
三、融合场景图知识的跨模态理解模型 ERNIE-ViL
跨模态的信息处理能力需要人工智能模型深入理解并综合语言、视觉、听觉等模态的信息。当前，基于预训练的跨模态语义理解技术，通过对齐语料学习跨模态的联合表示，将语义对齐信号融合到联合表示中，从而提升跨模态语义理解能力。ERNIE-ViL 提出了知识增强的视觉 - 语言预训练模型，将包含细粒度语义信息的场景图（Scene Graph）知识融入预训练过程，构建了物体预测、属性预测、关系预测三个预训练任务，使得模型在预训练过程中更加关注细粒度语义知识，学习到能够刻画更好跨模态语义对齐信息，得到更好的跨模态语义表示。
图 3-1：知识增强的跨模态预训练 ERNIE-ViL 框架。
ERNIE-ViL 首次将场景图知识融入跨模态模型的预训练过程，为跨模态语义理解领域研究提供了新的思路。该模型在视觉问答、视觉常识推理、引用表达式理解、跨模态文本 & 图像检索等 5 个典型跨模态任务上取得了领先的效果。ERNIE-ViL 模型也逐步在视频搜索等真实工业应用场景中落地。
ERNIE-ViL 的方法被 AAAI-2021 主会长文录用，论文地址：https://arxiv.org/abs/2006.16934
四、语言与视觉一体的模型 ERNIE-UNIMO
大数据是深度学习取得成功的关键基础之一。当前的预训练方法，通常分别在各种不同模态数据上分别进行，难以同时支持各类语言和图像的任务。基于深度学习的 AI 系统是否也能像人一样同时学习各种单模、多模等异构模态数据呢？如果能够实现，无疑将进一步打开深度学习对大规模数据利用的边界，从而进一步提升 AI 系统的感知与认知的通用能力。
为此，语言与视觉一体的模型 ERNIE-UNIMO 提出统一模态学习方法，同时使用单模文本、单模图像和多模图文对数据进行训练，学习文本和图像的统一语义表示，从而具备同时处理多种单模态和跨模态下游任务的能力。此方法的核心模块是一个 Transformer 网络，在具体训练过程中，文本、图像和图文对三种模态数据随机混合在一起，其中图像被转换为目标（object）序列，文本被转换为词（token）序列，图文对被转换为目标序列和词序列的拼接。统一模态学习对三种类型数据进行统一处理，在目标序列或者词序列上基于掩码预测进行自监督学习，并且基于图文对数据进行跨模态对比学习，从而实现图像与文本的统一表示学习。进一步的，这种联合学习方法也让文本知识和视觉知识互相增强，从而有效提升文本语义表示和视觉语义表示的能力。
此方法在语言理解与生成、多模理解与生成，4 类场景、共 13 个任务上超越主流的文本预训练模型和多模预训练模型，同时登顶权威视觉问答榜单 VQA、文本推理榜单 aNLI。首次验证了通过非平行的文本与图像单模数据，能够让语言知识与视觉知识相互增强。
此工作被 ACL2021 主会长文录用, 论文地址：https://arxiv.org/abs/2012.15409
五、破解 NLP 技术难题，助力产业智能化
文心 ERNIE 全新开源发布 4 大预训练模型，不断推动 NLP 模型技术研究层面的创新与应用。
语言与知识技术被看作是人工智能认知能力的核心。2019 年以来，百度凭借在自然语言处理领域的深厚积累取得了系列世界突破，发布了文心 ERNIE 语义理解平台，该平台广泛用于金融、通信、教育、互联网等行业，助力产业智能化升级。
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。百度文心平台基于领先的语义理解技术，帮助企业在 NLP 赛道上跨过技术、工具、算力、人才等门槛，对开发者和企业进行开放，全面加速 NLP 技术助力全产业智能化升级进程，为 AI 工业大生产插上智能的「翅膀」。
