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百度AI算法ERNIE在通用语言明白评估测试钟显示如

据《麻省理工科技谈论》(MIT Technology Review)新闻, 本月初,中国科技巨头百度在一场连续…

百度AI算法ERNIE在通用语言明白评估测试钟显示如

据《麻省理工科技谈论》(MIT Technology Review)新闻, 本月初,中国科技巨头百度在一场连续的人工智能竞争中悄悄击败了微软和谷歌。详细来说,百度 AI算法ERNIE 在通用语言明白评估测试(General Language Understanding Evaluation,GLUE)上领先其竞争对手。

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GLUE是AI系统明白人类语言的优越尺度。它由九种差其余测试组成,这些测试包罗选择句子中的职员和组织的名称以及弄清晰“ it”等代词在存在多个潜在先行词时的寄义。因此,在GLUE上得分很高的语言模子可以处置种种阅读明白义务。在满分100分中,此前在 GLUE 测试的平均分为 87。百度现在是第一个依附其模子ERNIE获得跨越90分的团队。

GLUE的公然排行榜在不停转变,另外一支团队很可能很快会逾越百度。但值得注重的是,百度的成就说明晰AI研究如何从众多孝顺者中受益。百度的研究职员必须开发一种专门针对中文的手艺来构建ERNIE(代表“知识增强的语义示意模子 ”)。恰巧的是,同样的手艺也使它更好地明白英语。

在Transformer的双向编码器示意(BERT)于2018年终确定之前,自然语言模子并不是那么好。他们善于展望句子中的下一个单词(因此异常适用于自动完乐成效),但纵然经由一小段时间,他们也无法遭受任何思绪。这是由于它们不明白寄义,例如“它”一词可能指的是什么。

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然则BERT改变了这一点。先前的模子学会了仅通过思考单词之前或之后泛起的上下文来展望和注释单词的寄义,而不能同时思考两者。换句话说,它们是单向的。

相比之下,BERT一次思考单词前后的上下文,使其双向。它使用称为“掩码”的手艺来执行此操作。在给定的文本段落中,BERT随机隐藏15%的单词,然后实验从其余单词中进行展望。这使得它可以做出更准确的展望,由于它具有两倍的事情线索。例如,在“男子去___购置牛奶”一句中,句子的开头和末尾都提醒了缺失的单词。 ___是您可以去的地方,也是可以购置牛奶的地方。

使用掩码是对自然语言义务进行重大改善背后的焦点创新之一,而且是诸如OpenAI著名的GPT-2之类的模子可以撰写极具说服力的散文而又不偏离中央论题的部门缘故原由。

百度研究职员最先开发自己的语言模子时,他们希望以掩码手艺为基础。然则他们意识到他们需要进行调整以顺应中文。在英语中,单词充当语义单元,这意味着完全脱离上下文的单词仍然包罗寄义。中文字符不能说相同。只管某些字符确实具有内在寄义,例如火、水或木,但大多数字符只有与其他人串在一起才可以。例如,凭证匹配,字符灵可以示意伶俐(灵巧)或灵魂(灵魂)。一旦脱离,专著名词中的字符(例如,波士顿或美国)就不是统一件事。

因此,研究职员在新版本的掩码上对ERNIE进行了培训,该掩码可隐藏字符串而不是单个字符。他们还训练了它以区分有意义的字符串和随机的字符串,从而可以响应地掩饰准确的字符组合。效果,ERNIE对单词如何用中文编码信息有了更深入的领会,而且在展望缺失片断方面加倍准确。事实证实,这对于从文本文档进行翻译和信息检索等应用程序异常有用。

研究职员很快发现这种方式现实上现实上也适用于英语。英语中具有类似的单词字符串,这些单词示意的寄义与其部门和的总和差异。无法通过将“ Harry Potter”等专著名词和“ chip off the old block”之类的表达式脱离来有意义地剖析它们包罗的意思。

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作者: DAR_KING

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