要说自然语言处理领域当今最流行的“神兵”，恐怕非预训练语言模型莫属。
2018年BERT横空出世，那真可谓是打开了NLP新世界的大门。
且在这条预训练+微调的修行之路上，各路高手那叫一个百花齐放，各领风骚。
你看XLNet才把BERT从榜单之巅拉下马，那厢RoBERTa便进一步“榨干”BERT性能，重归榜首。
还不仅仅是西方选手轮番登台，文心ERNIE等东方身影也不乏精彩表现。
所以这两年多以来，都有哪些模型表现可圈可点？
今天，诸位看官便不妨随我盘点一番~
且看GLUE兵器谱
如果把预训练语言模型都比喻成兵器，那江湖上自有“百晓生兵器谱”，能给它们排个一二三四五。
GLUE就是自然语言处理领域的权威排行榜之一。
该榜单由纽约大学、华盛顿大学、DeepMind等机构联合推出，一直以来被视作评估NLP研究进展的行业标准。
因此，这GLUE榜首之争，那真是相当的激烈。能夺魁的“神兵”，自然也各有各的文章。
玄铁重剑 BERT
就说这BERT，甫一亮相，就以预训练+微调的2-Stage模式，直接将GLUE基准拉高7.7%，端的是惊艳了众NLP开发者。
具体而言，BERT是基于TRansfoRMeR的深度双向语言表征模型。预训练模型只需要增加一个输出层就可以进行微调，从而适应更广泛的新任务。
这种概念上的简练，正可谓是重剑无锋，大巧不工。
鸳鸯剑 XLNet
BERT虽好，但缺点也不是没有。比如预训练时的MASK标记在微调时并不会被看到，会产生忽略两个实体之间关联的情况，产生预训练-微调差异。
自回归模型可以避免这样的问题。于是，“鸳鸯剑”XLNet就登场了——这是一个双向特征表示的自回归模型。
并且，作为一个泛化自回归语言模型，XLNet不依赖残缺数据。
倚天剑 RoBERTa
不过就在XLNet“霸榜”一个月之后，BERT的强势继承人就出现了。
FACEbook把BERT改进了一番，进一步“榨干”了BERT的性能，以RoBERTa之名重回巅峰。那架势恰是“倚天一出，谁与争锋”。
简单来说，RoBERTa主要做了这样的修改：更长的训练时间，更大的BATch，更多的数据……
单从数据来看，原始的BERT使用了13GB大小的数据集，而RoBERTa使用了包含6300万条英文新闻的160GB数据集。
而在训练时间上，RoBERTa需要使用1024个英伟达V100训练大约1天的时间。
屠龙刀 文心ERNIE
百度家大名文心的二妮（ERNIE），就在最近再夺榜首。
“屠龙宝刀”锋利之极，无坚不摧。而文心ERNIE的锋利之处，在于能融合大规模知识持续学习进化，久经打磨而其刃不卷。
这已经不是“国货之光”ERNIE第一次登顶GLUE。
2019年12月，文心ERNIE就在GLUE首次突破90分大关，甚至超越人类3个百分点，创下榜单新纪录。
此后2020年，文心ERNIE又在语言生成、跨模态理解、多语言理解等方向取得突破，先后提出了ERNIE-GEN、ERNIE-VIL、ERNIE-M等模型，取得10余项SOTA，登顶各方向权威评测的榜首。
那么，取得如此多骄人的战绩，文心ERNIE又有何独家锻造秘方？
文心ERNIE因何登顶NLP兵器谱？
文心ERNIE基于预训练-微调架构，开创性地将大数据预训练与多源丰富知识相结合，通过持续学习技术，不断吸收海量文本数据中词汇、结构、语义等方面的新知识，实现模型效果不断进化，如同人类持续学习一样。
如今登顶GLUE榜首的是ERNIE二代目，它的预训练过程分为两个步骤：
构建无监督预训练任务学习不同维度的知识 通过多任务学习实现不同任务的持续训练
在这个过程中，不同的任务会被有序地加入ERNIE，通过持续多任务学习，使得模型在学习新任务时不会遗忘此前学到的知识。
说到此次二代目能在激烈竞争中夺魁的核心秘技，则是层次化学习。
这是一种新的学习范式，其中包含了2个学习层次，分别对应“内功”和“外功”。
内功（内层学习）主要是围绕词法、结构、语义3个方面知识构建的预训练任务。
这也是文心ERNIE首次登顶GLUE时就已采用的核心技术。
这里也不妨简单举例说明一下。
在词法层面，以知识掩码任务为例。
文心ERNIE 1.0模型通过对海量数据中的词、实体等先验语义知识的掩码，学习完整概念的语义表示。相较于 BERT 学习原始语言信号，ERNIE 直接对先验语义知识单元进行建模，增强了模型的语义表示能力。到了文心ERNIE 2.0，则使用其作为一个预训练任务。
在结构层面，句子排序任务就是其中之一。
句子之间的顺序反映了它们之间的逻辑顺序以及时间顺序。文心ERNIE 2.0构建了句子排序预训练任务：在训练过程中，随机将一个段落中的N个句子打乱，让模型在N! 的类别中预测正确的顺序。通过该技术使模型学习了文章结构中所蕴含的丰富知识。
在语义层面，以其中的逻辑关系预测任务为例：
要想对语义信息进行更加精细化的建模，短句之间连词表达出的逻辑关系是关键。因此，文心ERNIE 2.0使用短句间的连词构造无监督的关系分类任务，学习句子之间细粒度的逻辑语义知识。
如下图所示：
内功之外，再说外功。外功（外层学习）是模型结构与规模的精细化阶段性学习：
从第一阶段采取循环共享参数TRansfoRMeR结构，到第二阶段进行逐层结构展开，到最后完全展开成非共享结构。
如此带来的训练收益，包括以下几个方面：
首先，平滑的模型参数展开训练方法，解决了大规模Post-LN（层归一化后置，即LayeR NoRM在Residual之后）收敛不稳定的问题。
其次，通过不断展开模型的参数，模型的神经元参数规模逐步增加，文心ERNIE能够顺利地吸收规模越来越大的知识输入，进而提升模型学习能力的上限。
与此同时，文心ERNIE神经元在扩大的过程中，引入了百度飞桨自研的HybRid ShaRding分布式训练算法。
该算法通过在单位通信单元中平均分配网络参数和梯度数据，巧妙避开了网络开销瓶颈，能充分利用硬件优势进行同步通信。
这也使得百亿参数规模的模型训练成为可能，训练时间大幅降低。
这把神兵，你也能用
说了这么多，各位看官想来已等得心焦，迫不及待想问那个关键问题：
能不能直接体验效果？
那！是！当！然！
好消息是，百度已经发布了文心ERNIE语义理解平台。
该平台集文心ERNIE预训练模型集、全面的NLP算法集、端到端开发套件和平台服务于一体，提供一站式NLP开发与服务，帮助开发者更简单、高效地定制NLP模型。
近日，平台重点推出了文心ERNIE NLP开发套件专业版和旗舰版。
在专业版中，就预置了大家期盼已久的文心ERNIE2.0预训练模型，面向专业的学术和产业开发需求提供语义理解能力。
旗舰版则面向工业级应用场景，提供最全面的预训练模型库和算法集，并支持金融、媒体等场景化应用。
根据实验结果，在机器阅读理解、命名实体识别、自然语言推断、语义相似度、情感分析和问答等9项任务上，文心ERNIE 2.0性能均大幅超过BERT。
同时，专业版开发套件还配套了多种NLP经典算法网络，支持文本分类、短文本匹配、序列标注和阅读理解等典型文本处理任务。
基本上，从数据预处理到模型训练，再到模型的预测均可一站体验。
想要试试的话，直接戳进文末文心ERNIE官网，申请下载即可。
