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只用10億參數(shù)就殺進(jìn)中文自然語(yǔ)言理解CLUE榜單前三的孟子模型，現(xiàn)在開(kāi)源了！

其打造團(tuán)隊(duì)瀾舟科技-創(chuàng)新工場(chǎng)最新宣布，基于孟子通用模型，他們將開(kāi)源4個(gè)模型。

分別可用于文本分類、金融新聞分類、文案生成和圖片描述等場(chǎng)景。

今年7月，這個(gè)由AI大牛周明率隊(duì)打造的輕量級(jí)模型，一經(jīng)發(fā)布就驚艷眾人。

它以十億參數(shù)完成此前百億、千億參數(shù)模型創(chuàng)造的紀(jì)錄，打破近年來(lái)CLUE榜單被騰訊、搜狗、華為、阿里達(dá)摩院輪番霸榜的格局。

截至目前，孟子模型仍舊是榜單前五中唯一非巨頭企業(yè)推出的模型，且排名第三。

下游任務(wù)表現(xiàn)出色

CLUE榜單可是自然語(yǔ)言理解玩家的必爭(zhēng)之地，騰訊、搜狗、華為、阿里達(dá)摩院等更是輪番霸榜刷新紀(jì)錄。

而他們的大模型動(dòng)輒就是百億、千億級(jí)的參數(shù)，僅僅只有10億參數(shù)的孟子模型，到底是如何殺出重圍的呢？

我們不妨來(lái)了解一下孟子模型。

孟子模型是瀾舟科技基于語(yǔ)言學(xué)信息融入和訓(xùn)練加速等方法，研發(fā)的系列模型。

由于與BERT保持一致的模型結(jié)構(gòu)（Transformer），孟子模型可以快速替換現(xiàn)有的預(yù)訓(xùn)練模型。

它可處理多語(yǔ)言、多模態(tài)數(shù)據(jù)，同時(shí)支持多種文本理解和文本生成任務(wù)，在文本分類、閱讀理解等各類任務(wù)上表現(xiàn)出色。

具體來(lái)看，這次開(kāi)源的4個(gè)模型架構(gòu)如下：

對(duì)應(yīng)各個(gè)場(chǎng)景來(lái)看，在金融方面的任務(wù)中，孟子模型表現(xiàn)優(yōu)秀：

生成營(yíng)銷文案上，相對(duì)于GPT而言，孟子模型能夠生成的語(yǔ)言明顯更為豐富。

描述圖片內(nèi)容上也更為準(zhǔn)確、細(xì)致，幾乎看不出AI的痕跡。

四兩撥千斤

與其他中文語(yǔ)言模型相比，孟子模型最大的特點(diǎn)就是小而精。

它采用輕量化訓(xùn)練策略，致力于構(gòu)建十億參數(shù)級(jí)別的小模型，充分發(fā)揮已有參數(shù)下的模型潛力，有利于快速、低成本的落地現(xiàn)實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

與此同時(shí)，孟子還使用人類先驗(yàn)知識(shí)引導(dǎo)模型訓(xùn)練，讓模型更高效率獲得知識(shí)。

孟子模型具備頂尖的語(yǔ)言理解能力，在權(quán)威CLUE中文理解評(píng)測(cè)的總排行榜，分?jǐn)?shù)突破84分，逼近人類基準(zhǔn)分?jǐn)?shù)（85.61）。

另外，基于T5-style的端到端生成的訓(xùn)練范式，同步適配BERT-style的判定式架構(gòu)，讓孟子模型便于適配行業(yè)應(yīng)用，可以覆蓋廣泛業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

在模型架構(gòu)上，“孟子”也進(jìn)行了全方位改進(jìn)。

具體有四方面：

• 模型結(jié)構(gòu)方面，將語(yǔ)義角色、詞性標(biāo)注等語(yǔ)言學(xué)特征融合到Embedding表示中，基于句法約束引入注意力機(jī)制中，從而提升模型對(duì)語(yǔ)言學(xué)知識(shí)的建模能力。
• 訓(xùn)練策略上，引入基于實(shí)體知識(shí)和Discourse的Mask機(jī)制，強(qiáng)化模型對(duì)語(yǔ)言成分和語(yǔ)篇關(guān)系的表征。
• 為進(jìn)一步提高訓(xùn)練效率，使用了大模型蒸餾和初始化小模型策略。
• 為更好地將孟子模型適應(yīng)垂直領(lǐng)域如金融、營(yíng)銷，使用了領(lǐng)域數(shù)據(jù)繼續(xù)訓(xùn)練并構(gòu)造相應(yīng)的提示模版（Prompt），取得了明顯的性能提升。

周明：未來(lái)十年孕育認(rèn)知智能大機(jī)遇

最后，我們?cè)賮?lái)介紹一下孟子模型的幕后團(tuán)隊(duì)——瀾舟科技。

它是由創(chuàng)新工廠孵化的一家認(rèn)知智能公司。

公司創(chuàng)始人——周明博士。

AI領(lǐng)域內(nèi)，周明已不用過(guò)多介紹，他是公認(rèn)的世界級(jí)AI科學(xué)家，自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的代表性人物。

周明博士在2020年加盟創(chuàng)新工場(chǎng)，擔(dān)任創(chuàng)新工場(chǎng)首席科學(xué)家。

就在剛剛開(kāi)幕的2021杭州·云棲大會(huì)上，我們也看到了周明博士的身影。

基于自己多年的產(chǎn)學(xué)研認(rèn)識(shí)，他分享了自己對(duì)于認(rèn)知智能的一些思考。

周明博士提到，目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法依賴大規(guī)模的標(biāo)注數(shù)據(jù)做端到端訓(xùn)練。這種黑箱式系統(tǒng)缺乏解釋能力、也不具備常識(shí)推理能力。

我們?nèi)四X在處理熟悉任務(wù)的時(shí)候，都是依賴直覺(jué)的，這有點(diǎn)對(duì)應(yīng)預(yù)訓(xùn)練模型或者深度學(xué)習(xí)；

在處理新事物時(shí)，人腦就要沉靜下來(lái)，用自己的知識(shí)去推理，這更像是符號(hào)計(jì)算。

他認(rèn)為，當(dāng)下的深度學(xué)習(xí)應(yīng)該思考如何用一個(gè)模型將這二者的優(yōu)勢(shì)結(jié)合，也就是把數(shù)據(jù)和知識(shí)融合起來(lái)解決問(wèn)題。

此外周明博士還提出，現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練新任務(wù)，要學(xué)習(xí)所有的能力。但人類在應(yīng)對(duì)新任務(wù)時(shí)，往往只是基于基礎(chǔ)能力做了小部分的調(diào)整。

所以，如何模擬人腦、設(shè)計(jì)一系列基礎(chǔ)能力和相應(yīng)微調(diào)機(jī)制，是深度學(xué)習(xí)要思考的問(wèn)題。

提及對(duì)AI行業(yè)的展望，周明博士表示：

AI正由感知智能快速向認(rèn)知智能邁進(jìn)，未來(lái)的十年孕育著巨大的認(rèn)知智能發(fā)展和創(chuàng)新的機(jī)遇。

與此同時(shí)，他還在分享中透露，瀾舟科技從開(kāi)源起步，正在過(guò)渡到SaaS、訂制和App。目前已與國(guó)內(nèi)外幾十所著名高校和十余個(gè)相關(guān)領(lǐng)域的頭部企業(yè)建立了穩(wěn)定的合作關(guān)系。

傳送門(mén)

目前，瀾舟科技已經(jīng)發(fā)布了項(xiàng)目開(kāi)源地址和技術(shù)報(bào)告，地址如下：

項(xiàng)目地址：https://github.com/Langboat/Mengzi
技術(shù)報(bào)告：https://arxiv.org/abs/2110.06696