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【摘要】

本文提出了ERNIE 3.0框架，用于在包含普通文本和知识图谱的4TB语料库上预训练大规模知识增强模型。ERNIE 3.0融合了自回归网络和自编码网络，使得训练模型可以轻松适应自然语言理解和生成任务，实现零样本学习、少样本学习或微调。模型使用100亿参数训练，实验结果表明，ERNIE 3.0在54个中文NLP任务中表现优于最新的模型，并在SuperGLUE基准测试中取得第一名，超越了人类性能0.8%。

主要贡献：

1. 提出了一种统一框架ERNIE 3.0，结合了自回归网络和自编码网络，使得模型能够处理自然语言理解和生成任务。
2. 大规模知识增强模型的预训练，使用100亿参数训练，并在各种NLP任务中进行了大量实验。
3. 在54个NLP任务中表现优越，特别是在SuperGLUE基准测试中超越了人类性能。

重要改进：

• 任务范式的统一框架：ERNIE 3.0通过零样本学习、少样本学习或微调，实现了对自然语言理解和生成任务的处理。
• 大规模参数的知识增强：ERNIE 3.0使用4TB语料库进行训练，包括普通文本和大规模知识图谱。
• 多任务预训练：ERNIE 3.0通过多任务学习方法，增强模型对不同任务场景下词汇、句法和语义信息的理解。

实验结果：

• NLP任务：ERNIE 3.0在54个任务中表现显著优于现有模型。
• SuperGLUE基准测试：在SuperGLUE测试集中，ERNIE 3.0取得了90.6%的评分，排名第一。

相关工作：

• 介绍了大规模预训练模型的发展趋势，包括参数规模的增加、模型架构的改进以及新出现的知识增强模型。
• 讨论了知识增强模型的最新进展，包括知识图谱的引入以及多模态数据的应用。

结论：

ERNIE 3.0框架在大规模知识增强模型的预训练中取得了显著进展，通过融合自回归网络和自编码网络，提升了模型在多种NLP任务中的性能。

【数据来源】

本文综述了ERNIE 3.0模型的数据来源及相关实验。ERNIE 3.0是一个知识增强的大型预训练语言模型，旨在同时处理自然语言理解和生成任务。该模型训练使用了一个包含4TB文本和知识图谱的数据集。数据集包括多种类型的文本数据，如维基百科、新闻文章、书籍等。模型设计包括统一的预训练框架，结合了自动编码网络和自回归网络，以适应零样本学习、少量样本学习和微调。实验结果表明，ERNIE 3.0在54个中文NLP任务中表现出色，并在SuperGLUE基准测试中首次超过了人类水平（90.6% vs. 89.8%）。

【模型架构】

论文模型架构总结：ERNIE 3.0

摘要

预训练模型在自然语言处理（NLP）任务中取得了最先进的成果。最近的工作，如T5和GPT-3，表明预训练语言模型的规模扩大可以提高其泛化能力。尤其是GPT-3模型，拥有1750亿参数，展示了其在零样本/少量样本学习中的强大任务无关学习能力。然而，这些大规模模型是在纯文本上训练的，缺乏诸如语言知识和世界知识等显式表示。此外，大多数大规模模型是通过自回归方式训练的，这限制了其在下游语言理解任务中的表现。为了解决这些问题，提出了一个统一框架ERNIE 3.0，该框架结合了自回归网络和自编码网络，使得训练模型既能处理自然语言理解和生成任务，又能通过零样本/少量样本学习或微调来实现。

1. 引言

预训练语言模型如ELMo、GPT、BERT和ERNIE等，在各种自然语言处理任务中证明了其有效性，这些任务包括情感分类、自然语言推理、文本摘要、命名实体识别等。预训练语言模型通常在大规模文本数据上以半监督方式学习，然后在下游任务上进行微调或直接部署。这些预训练语言模型已成为自然语言处理任务的新范式。

2. 相关工作

• 大规模预训练模型：近年来，预训练语言模型的一个重要趋势是模型规模的扩大，这导致了预训练中的困惑度降低和下游任务性能的提升。Megatron-LM使用了一种简单但高效的层内模型并行方法，提出了简单的内部层模型并行策略，实现了几个数据集上的最新成果。T5模型通过100亿参数探索了预训练模型的能力，而GPT-3的参数量高达1750亿，表现优秀。随后，Switch-Transformer作为首个万亿参数预训练语言模型被提出。
• 知识增强模型：预训练语言模型从大规模语料中捕获语义和句法知识，但缺乏世界知识。最近的研究尝试在预训练语言模型中引入世界知识。WKLM通过知识图谱中的实体和关系嵌入来增强预训练模型，而CoLAKE则将语言上下文与知识上下文结合，利用扩展的掩码语言模型目标进行学习。

3. ERNIE 3.0框架

• 框架概述：ERNIE 3.0通过融合自回归网络和自编码网络，能够在大规模知识增强模型上进行预训练，支持零样本/少量样本学习或微调。ERNIE 3.0结合了多任务学习的方法，支持任务的即时引入和增量训练。
• 详细架构：ERNIE 3.0采用Transformer-XL作为骨干网络，包括一个48层、4096隐藏单元和64个头的通用表示模块，以及任务特定的表示模块，包括12层、768隐藏单元和12个头的结构。总参数量为10亿。使用Gelu作为激活函数。上下文的最大序列长度设置为512，语言生成的内存长度设置为128。所有预训练任务的总批次大小设置为6144。使用Adam优化器，学习率为1e-4，β1=0.9，β2=0.999，L2正则化为0.01，学习率在前10,000步中有预热过程，并在训练过程中线性衰减。

4. 实验

• 性能比较：在54项中文NLP任务上，ERNIE 3.0在SuperGLUE基准测试中获得了第一名，性能超越了其他最先进的模型。
• 任务类型：包括情感分析、意见提取、自然语言推理、关系抽取、事件抽取、语义相似度、新闻分类、闭卷问答、机器阅读理解、文本摘要、问题生成、数学生成、广告生成、翻译和对话生成等任务。