探索知识融入预训练与小样本学习：阿里云荣获FewCLUE冠军头衔

2024-02-07 13:38:22

创新突破，阿里云荣登FewCLUE榜首！知识融入预训练+小样本学习的深度剖析 #

前言

随着人工智能技术不断取得突破，自然语言处理领域也取得了长足的发展，模型的规模、精度也大幅提升。其中，大规模预训练模型已经成为了自然语言处理任务的标准配置。预训练模型通过在海量的数据上进行学习，掌握了丰富的语言知识和世界知识，能够在各种自然语言处理任务上取得良好的效果。

然而，尽管大规模预训练模型具有很强的能力，但它们也存在一些局限性。其中一个主要局限性是，它们需要大量的训练数据。在实际应用中，我们往往无法获得足够的数据来训练一个大规模的预训练模型。另一个局限性是，大规模预训练模型往往参数量很大，计算量也很大，这使得它们难以在资源受限的设备上部署。

为了克服这些局限性，近年来，研究人员提出了小样本学习方法。小样本学习方法能够在少量的数据上训练出有效的神经网络模型。这使得小样本学习方法非常适合解决数据稀少的问题。

阿里云计算平台PAI团队携手达摩院智能对话与服务技术团队，在FewCLUE中文小样本学习评测榜单中取得了总成绩第一名的优异成绩。在这篇文章中，我们将详细介绍阿里云在FewCLUE夺冠背后的关键技术，即知识融入预训练和小样本学习方法。

知识融入预训练

知识融入预训练是一种将知识图谱中的知识融入到预训练模型中的方法。知识图谱是一种结构化的知识库，它包含了实体、属性和关系等信息。将知识图谱中的知识融入到预训练模型中，可以帮助预训练模型学习到更丰富的语言知识和世界知识。这将使预训练模型能够在各种自然语言处理任务上取得更好的效果。

阿里云在FewCLUE夺冠的技术方案之一就是知识融入预训练。阿里云使用了ERNIE 3.0 Titan模型作为基础模型，并通过知识蒸馏的方法将知识图谱中的知识融入到ERNIE 3.0 Titan模型中。知识蒸馏是一种将一个教师模型的知识转移到一个学生模型的方法。在知识蒸馏过程中，教师模型会指导学生模型学习知识图谱中的知识。这使得学生模型能够在少量的数据上学习到丰富的知识。