論文の概要: ERNIE 3.0: Large-scale Knowledge Enhanced Pre-training for Language Understanding and Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02137v1
• Date: Mon, 5 Jul 2021 16:54:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-06 15:02:36.343957
• Title: ERNIE 3.0: Large-scale Knowledge Enhanced Pre-training for Language Understanding and Generation
• Title（参考訳）: ernie 3.0: 言語理解と生成のための大規模知識強化
• Authors: Yu Sun, Shuohuan Wang, Shikun Feng, Siyu Ding, Chao Pang, Junyuan Shang, Jiaxiang Liu, Xuyi Chen, Yanbin Zhao, Yuxiang Lu, Weixin Liu, Zhihua Wu, Weibao Gong, Jianzhong Liang, Zhizhou Shang, Peng Sun, Wei Liu, Xuan Ouyang, Dianhai Yu, Hao Tian, Hua Wu, Haifeng Wang
• Abstract要約: 大規模知識強化モデルの事前学習のための統合フレームワーク ERNIE 3.0 を提案する。 自動回帰ネットワークと自動エンコードネットワークを融合することで、トレーニングされたモデルを自然言語理解と生成タスクの両方に容易に適合させることができる。 我々は,テキストと大規模知識グラフからなる4TBコーパス上で,100億のパラメータでモデルを訓練した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.430130072811075
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pre-trained models have achieved state-of-the-art results in various Natural Language Processing (NLP) tasks. Recent works such as T5 and GPT-3 have shown that scaling up pre-trained language models can improve their generalization abilities. Particularly, the GPT-3 model with 175 billion parameters shows its strong task-agnostic zero-shot/few-shot learning capabilities. Despite their success, these large-scale models are trained on plain texts without introducing knowledge such as linguistic knowledge and world knowledge. In addition, most large-scale models are trained in an auto-regressive way. As a result, this kind of traditional fine-tuning approach demonstrates relatively weak performance when solving downstream language understanding tasks. In order to solve the above problems, we propose a unified framework named ERNIE 3.0 for pre-training large-scale knowledge enhanced models. It fuses auto-regressive network and auto-encoding network, so that the trained model can be easily tailored for both natural language understanding and generation tasks with zero-shot learning, few-shot learning or fine-tuning. We trained the model with 10 billion parameters on a 4TB corpus consisting of plain texts and a large-scale knowledge graph. Empirical results show that the model outperforms the state-of-the-art models on 54 Chinese NLP tasks, and its English version achieves the first place on the SuperGLUE benchmark (July 3, 2021), surpassing the human performance by +0.8% (90.6% vs. 89.8%).
• Abstract（参考訳）: 事前訓練されたモデルは、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて最先端の結果を得た。 T5やGPT-3といった最近の研究は、事前訓練された言語モデルのスケールアップが一般化能力を向上させることを示した。 特に、1750億のパラメータを持つGPT-3モデルは、タスクに依存しないゼロショット/フェーショット学習能力を示している。 その成功にもかかわらず、これらの大規模モデルは、言語知識や世界知識などの知識を導入することなく、プレーンテキストで訓練されている。 さらに、ほとんどの大規模モデルは自動回帰的な方法で訓練されている。 その結果、従来の微調整手法は、下流言語理解タスクを解く際に、比較的弱い性能を示す。 上記の問題を解決するため,大規模知識強化モデルの事前学習のための統合フレームワークERNIE 3.0を提案する。 自動回帰ネットワークと自動エンコードネットワークを融合することで、訓練されたモデルは、ゼロショット学習、少数ショット学習、微調整による自然言語理解と生成タスクの両方に容易にカスタマイズできる。 我々は,テキストと大規模知識グラフからなる4TBコーパス上で,100億のパラメータでモデルを訓練した。 実験の結果、このモデルは54の中国NLPタスクにおいて最先端のモデルよりも優れており、英語版はSuperGLUEベンチマーク(2021年7月3日)で初位を獲得し、人間のパフォーマンスを+0.8%(90.6%対89.8%)上回った。

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