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。

台灣大車隊以45人的機器學習團隊，來交叉分析這8千萬趟乘車數據中的地點、天氣、時間等因素，同時加入臺灣節慶活動數據，作為模型參數，來多方計算乘車決策與環境因素，打造出叫車熱點和載客熱區的預測服務，準確率達90%。

新任Google臺灣董事總經理馬大康：現階段全球AI發展仍處於石器時代，未來AI技術將有7大挑戰與新機會

在今年臺灣人工智慧年會上，新任Google臺灣董事總經理馬大康，不僅分享近幾年Google在AI方面的重要進展，並歸納提出7項未來AI技術挑戰與機會，包括建立分散式學習架構、AI偵錯、容錯能力，以及零接觸AI應用新機會等。

文/余至浩 | 2020-11-15

在臺灣人工智慧年會最後一天（11/14），新任Google臺灣董事總經理馬大康擔任活動最後一場壓軸，他現場也分享近幾年Google全球AI方面的重要進展，並歸納提出7項未來AI技術挑戰與機會，包括建立雲端與邊緣的分散式學習架構、加入AI偵錯、容錯能力，以及零接觸AI應用新機會等。

這也是馬大康今年接任Google臺灣總經理一職後，首度在公開場合出席活動，就選在臺灣人工智慧年會。但有別於Google前臺灣董事總經理簡立峰3年前在大會主題演講是以AI在臺灣的新機會為題，馬大康今天則聚焦Google全球在AI方面的最新進展。

馬大康表示，現今Google的AI應用，在大家日常生活已隨處可見，常見如Gmail收信用的過濾垃圾郵件機制，或是全球10億用戶每天用的Google相簿裡的智慧化檢索，都有運用大量AI技術，來提升其服務品質，而且不只加入AI功能，並持續改良，如最早導入AI技術的Google Search服務，近來就透過使用神經網路技術BERT，來大幅改善其搜尋品質，甚至不只能輸入文字查找，現在也能叫Google語音助理幫你搜。除了生活類應用，在其他環境、醫療等全球重大議題上，也都有不少AI應用的著墨。

但講到現今AI的發展，馬大康仍以AI石器時代來加以形容，現階段全球AI發展仍在起步階段，未來還有很大成長空間。他並歸納出7項未來AI技術挑戰與新機會。

首先是建立包含雲端與邊緣端的分散式學習架構。他指出，以往訓練資料量多寡，與AI學習成果會有影響，但未來在模型訓練上，須符合更嚴格相關資料使用規範，像是不只得考慮到資料使用者的隱私權，也得要確保這些訓練完的模型在推論上能不偏頗且符合公平性。為了做到這些事，分散式學習架構的建立，就十分重要，甚至他強調：「這是未來幾乎所有AI學習架構都要採用的新方式。」

以Google作法為例，早在5年前就開始建立分散式學習架構，來優化Android裝置上Gboard虛擬鍵盤的選字建議，他們以聯合學習（Federated Learning）技術設計一套分散式機器學習方法，憑藉不必上傳敏感性資料，而是先在用戶手機上進行模型訓練後，再將訓練完的模型參數與抽像化使用者資訊傳回雲端中央伺服器來優化，藉此達到與集中式機器學習相同的訓練效果，同時又能維護使用者的隱私。接著再將模型優化後的參數更新到每支用戶端手機上。

如今，透過這種分散式學習架構，Google已從全球超過5億支Android手機中持續累積並蒐集其用戶鍵盤使用資料，用於選字AI模型優化。他表示，至今不論是在建議文字、句子，或是表情符號與生動圖片的推薦都有相當出色表現，甚至未來亦可加入影片分享的推薦。

但他也提到目前Gboard的AI應用挑戰，像是在面對一些自創文字或新的符號的學習效果就不是太好，如年輕人常用的火星文或KUSO符號等，導致最後推薦結果並不是很準確。這也帶來新挑戰，他強調，未來10年AI演算法或深度學習模型的發展，不只要做到分析結果的精確，更需要具有偵錯的能力，能從複雜分析過程中找出哪段資料使用可能出錯，以避免產生不正確的推論結果或偏見。

除了以用戶Gboard資料做訓練要確保隱私權，馬大康指出，目前Google所有AI產品或服務，都須符合Google內部一套AI規範的最高指導標準，該規範尤其強調隱私權、公平性、不偏頗，以及妥善使用蒐集到的使用者資訊等，並已落實到旗下所有AI應用或服務的開發上，都要求嚴格來遵守。

馬大康提到第2項AI挑戰，則是要找出新方式，來降低手機端資料的傳遞，避免對於使用者生活造成影響。第3項則是針對重要邊緣裝置，如手機等，當蒐集資料量不夠多時，也需要考慮到一些替代方案的可行性，例如以少量資料依然可達到與用大量資料訓練相同或更好地的AI學習結果。

另外，在分散式學習架構下，雲端AI模型必須有足夠的容錯能力，才能在遇到傳輸資料分析不完整時，減少對其學習效果的影響。他指出，方法之一就是得靠大量裝置端用戶資料的蒐集來改善，而他認為，這樣的高度AI容錯能力的建立，也是未來其研究重要發展的方向。這是第4、5項挑戰。

至於第6項，則是如何讓既有模型學習新字彙或符號，或是運用AI模型幫助大眾判斷假新聞，同樣是未來AI另一大挑戰。最後，因受到Covid-19疫情的影響，也改變人類生活型態，進入到以零接觸為主的新常態，包括遠距工作等，他表示，這也將使得AI應用有所改變，從傳統字彙理解快速演變到聲音及影像的學習，不只技術難度變更高，以後也需要更加龐大的資料量加強模型訓練，這也將帶來AI新機會。

資料來源：https://www.ithome.com.tw/news/141118?fbclid=IwAR16lRIZMIdrH2bb-AkudTXxLv4GYwiY3Tzs6PFL2zUjAVQ9rKfNqFZ_0kU

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　◆ 2D 線架構(2)：透過使用直線和曲線表示邊界的方式來顯示物件。
　◆ 線架構(W)：透過使用直線和曲線表示邊界的方式來顯示物件。
　◆ 隱藏(H)：使用線架構表現法來顯示物件，並隱藏表示背面的線。
　◆ 擬真(R)：使用平滑描影和材料來顯示物件。
　◆ 概念(C)：使用平滑描影和「谷氏」面型式來顯示物件。「谷氏」面型式是冷色與暖色之間的轉移，而非暗色與亮色之間的轉移。效果欠真實，但可以更輕鬆地查看模型的詳細情況。
　◆ 描影(S)：使用平滑描影來顯示物件。
　◆ 帶邊的描影(E)：使用平滑描影和可見邊來顯示物件。
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　◆ X 射線(X)：以部分透明度顯示物件。
　◆ 其他(O)
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