横扫六大权威榜单后，达摩院开源深度语言模型体系 AliceMind

Posted 2021-06-29 AI科技大本营

整理 | AI 科技大本营（ID:rgznai100）

自然语言处理（NLP）被誉为 AI 皇冠上的明珠，传统 NLP 模型制作复杂，耗时耗力，且用途单一，难以复用。预训练语言模型是 NLP 领域的研究热点之一，“预训练+精调”已成为NLP任务的新范式，当前预训练语言模型正在改变局面，有望让语言 AI 走向入可规模化复制的工业时代。

今日，阿里巴巴达摩院正式开源预训练语言模型体系 AliceMind。历经三年研发，AliceMind 涵盖通用语言模型StructBERT、多语言VECO、生成式PALM、多模态StructVBERT、结构化StructuralLM、知识驱动LatticeBERT、机器阅读理解UED、超大模型 PLUG 等，此次大部分已开源：

https://github.com/alibaba/AliceMind

据了解，AliceMind 从通用语言模型 StructBERT 的基础上，拓展到多语言、生成式、多模态、结构化、知识驱动等领域，能力全面；先后登顶 GLUE 等六大 AI 权威榜单，其中上周再次登顶多模态榜单 VAQ Challenge 2021。

AliceMind 掌握语言超过100种，具有阅读、写作、翻译、问答、搜索、摘要生成、对话等多种能力，目前已成为阿里的语言技术底座，日均调用量超过 50 亿次，活跃场景超过 200 个，已在跨境电商、客服、广告等数十个核心业务应用落地。在阿里之外，AliceMind 广泛运用于医疗、能源、金融等多个行业。其中，浙江电网公司以 AliceMind 为底座为员工构建智能化运维平台，应用于变压器检修、供电抢修等业务，开始在国家电网公司统一推广。

AliceMind 拥有以下 8 大技术创新点：

通用语言模型（StructBERT）

Google 于 2018 年底推出的 BERT 模型是业界广泛使用的自然语言预训练模型，达摩院团队在 BERT 的基础上提出优化模型 StructBERT，让机器更好地掌握人类语法，理解自然语言，2020 年多次在自然语言处理领域顶级赛事 GLUE Benchmark 上夺冠。

StructBERT 通过在句子级别和词级别引入两个新的目标函数，好比给机器内置一个“语法识别器”，使机器在面对语序错乱或不符合语法习惯的词句时，仍能准确理解并给出正确的表达和回应，大大提高机器对词语、句子以及语言整体的理解力。

多语言语言模型（VECO）

跨语言预训练初衷是为多种语言建立起一个统一联合的语义表示，AliceMind 体系内的跨语言预训练模型 VECO 一经提出，便在国际权威多语言榜单 XTREME 排名第一，VECO 目前支持 100 种语言的理解和生成任务。

VECO 效果亮眼，主要是因为两项创新：一是其可以更加“显式”得进行跨语言信息的建模（图1）；二是 VECO 在预训练的过程充分学习用于语言理解（NLU）和生成（NLG）任务，并让二者互相学习提高彼此（图2）。因此，VECO 模型成为了多语言领域内的第一个同时在多语言理解（NLU）和语言生成（NLG）任务上均取得业内最佳效果的模型，也被顶会 ACL2021 录用。

图1

图2

生成式语言模型（PALM）

PALM 采用了与之前的生成模型不同的预训练方式，将预测后续文本作为其预训练目标，而非重构输入文本。PALM 在一个模型中使用自编码方式来编码输入文本，同时使用自回归方式来生成后续文本。这种预测后续文本的预训练促使该模型提高对输入文本的理解能力，从而在下游的各个语言生成（NLG）任务上取得更好的效果。

PALM 在 MARCONLG 自然语言生成公开评测上取得了排行榜第一，同时在摘要生成标准数据集 CNN/DailyMail和Gigaword 上也超过了现有的各个预训练生成语言模型。PALM 可被用于问答生成、文本复述、回复生成、文本摘要、Data-to-Text 等生成应用上。

多模态语言模型（StructVBERT）

StructVBERT 是在通用的 StructBERT 模型基础上，同时引入文本和图像模态，在统一的多模态语义空间进行联合建模，在单流架构的基础上同时引入图像-文本描述数据和图像问答数据进行多任务预训练，并在多尺度的图像特征上进行分阶段预训练。此外，模型利用attention mask矩阵控制实现双流架构，从而提升跨模态双流建模能力，结合单流、双流结构的优点进一步提升模型对文本和图像两个模态的理解能力。关联文章已被 ACL2020 录用。

结构化语言模型（StructuralLM）

StructuralLM 在语言模型 StructBERT 的基础上扩展到结构化语言模型，充分利用图片文档数据的 2D 位置信息，并引入 box 位置预测的预训练任务，帮助模型感知图片不同位置之间词语的关系，这对于理解真实场景中的图片文档十分重要。Structural LM模型在 DocVQA 榜单上排名第一，同时在表单理解 FUNSD 数据集和文档图片分类 RVL-CDIP 数据集上也超过现有的所有预训练模型。

机器阅读理解模型（UED）

自最开始声名大噪的SQuAD榜单起，阿里围绕着机器阅读理解发展路线：单段落抽取->多文档抽取/检索->多文档生成->开放式阅读理解，拿下了一系列的榜单冠军：

• 2018 年在单段落机器阅读理解领域顶级赛事 SQuAD 上首次超出人类回答精准率。

• 2018 年在多文档机器阅读理解权威比赛TriviaQA和DuReader上双双刷新纪录，取得第一名。

• 2019年在信息检索国际顶级评测TREC 2019 Deep Learning Track上的段落检索和文档检索任务上均取得第一名。

• 2019年在机器阅读理解顶级赛事MS MARCO的段落排序、多文档答案抽取以及多文档答案生成3个任务均取得第一名，并在多文档答案抽取任务上首次超越人类水平。

超大规模中文理解和生成统一模型（PLUG）

PLUG 是目前中文社区已开放 API 的最大规模的纯文本预训练语言模型，集语言理解与生成能力于一身。PLUG 可为目标任务做针对性优化，通过利用下游训练数据 finetune 模型使其在该特定任务上生成质量达到最优，弥补之前其它大规模生成模型 few-shotinference 的生成效果不足，适于应用在实际生成任务。同时，PLUG 采用 encoder-decoder 的双向建模方式，因此，在传统的 zero-shot 生成的表现上，无论是生成的多样性，领域的广泛程度，还是生成长文本的表现，较此前的模型均有明显的优势。

知识驱动的语言模型 LatticeBERT

LatticeBERT 在预训练模型中训练中有效地融合了词典等知识，从而能够同时建模字和词的结构，来线性化地表示这种混合粒度的输入。第一步是将涵盖多粒度字词信息的中文文本用词格（Lattice）表示起来，再把这个词格线性化作为BERT 的输入。LatticeBERT 在 2020 年 9 月达到中文予以理解评估基准 CLUE 榜单的 base 模型中的第一名。

传送门：

https://github.com/alibaba/AliceMind/

更多了解：

通用预训练模型StructBERT: https://arxiv.org/abs/1908.04577

多语言预训练模型 VECO: https://arxiv.org/abs/2010.16046

生成式预训练模型PALM: https://arxiv.org/abs/2004.07159

多模态预训练模型E2E-VLP: https://arxiv.org/abs/2106.01804

结构化预训练模型StructuralLM:https://arxiv.org/abs/2105.11210

融合知识的预训练模型 Lattice-BERT: https://arxiv.org/abs/2104.07204

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