SuperGLUE！自然语言处理模型新标准即将公布

Posted 2021-04-12 麻省理工科技评论APP

自然语言处理（NLP），是机器学习领域的一个分支，专门研究如何让机器理解人类语言和相关文本，也是发展通用人工智能技术亟需攻克的核心难题之一。

不久之后，纽约大学、华盛顿大学、剑桥大学和 Facebook AI 将联合推出一套新的自然语言处理（NLP）评估基准，名为 SuperGLUE，全称是 Super General-Purpose Language Understanding。

该系统是现有 GLUE 基准的升级版（所以前面加上了 Super）。研究人员删除了原本 11 项任务中的 9 项，更新了剩下 2 项，同时加入了 5 项新的评估基准。新版本将更契合未来 NLP 技术的发展方向，难度也是大幅增加，更具挑战性。

（来源：Nikita Nangia）

这套系统的数据集、工具包和具体评估标准预计将于 5 月初公布。不过从最新发布的 SuperGLUE 论文中，我们可以先睹为快。

什么是 GLUE？

实现 NLP 的方法有很多，主流的方法大多围绕多任务学习和语言模型预训练展开，由此孕育出很多种不同模型，比如 BERT、MT-DNN、ALICE 和 Snorkel MeTaL 等等。在某个模型的基础上，研究团队还可以借鉴其它模型的精华或者直接结合两者。

为了更好地训练模型，同时更准确地评估和分析其表现，纽约大学、华盛顿大学和 DeepMind 的 NLP 研究团队在 2018 年推出了通用语言理解评估基准（GLUE），其中包含 11 项常见 NLP 任务，都是取自认可度相当高的 NLP 数据集，最大的语料库规模超过 40 万条，而且种类多变，涉及到自然语言推理、情感分析、阅读理解和语义相似性等多个领域。

图 | GLUE的11项任务

不过GLUE基准才发布一年，已经有很多 NLP 模型在特定任务中超过了人类基准，尤其是在 QQP、MRPC 和 QNLI 三项任务中：

• QQP 是“Quora 问题配对”数据集，由 40 万对 Quora 问题组成，模型需要识别两个问题之间的含义是否相同。

• MRPC 是“微软研究释义语料库”，与 QQP 类似，模型需要判断两个形式不同的句子是否具有相似的意思（即释义句）。

• QNLI 任务基于“斯坦福问答数据集（SQuAD）”，主要考察模型的阅读理解能力。它需要根据维基百科中的文章来回答一些问题，答案可能存在于文章中，也可能不存在。

图 | NLP 模型在三项任务中普遍超过了人类基准，越靠右侧的模型分数越高

目前综合分数最高的是微软提交的 MT-DNN++模型，其核心是多任务深度神经网络（MT-DNN）模型，并且在文本编码层整合了 BERT。仅次于它的是阿里巴巴达摩院 NLP 团队的 ALICE Large 模型和斯坦福的 Snorkel MeTaL 模型。

从上面图中我们也能看出，得益于 BERT 和 GPT 模型的引入，模型在很多GLUE 任务的得分都已经接近人类基准，只有 2-3 个任务与人类有明显差距。

因此，推出新的评估基准势在必行。

图 | GLUE排行榜前五名

从 GLUE 到 SuperGLUE

新的 SuperGLUE 遵从了 GLUE 的基本原则：为通用语言理解技术的进步提供通俗，但又具有挑战性的基准。

在制定这个新基准时，研究人员先在 NLP 社区公开征集任务提案，获得了大约 30 份提案，随后按照如下标准筛选：

• 任务本质：测试系统理解英语的能力。

• 任务难度：超出当前最先进模型的能力，但是人类可以解决。

• 可评估性：具备自动评判机制，并且能够准确对应人类的判断或表现。

• 公开数据：拥有公开的训练数据。

• 任务格式：SuperGLUE 输入值的复杂程度得到了提升，允许出现复杂句子，段落和文章等。

• 任务许可：所用数据必须获得研究和重新分发的许可。

在筛选过程中，他们首先重新审核了现有的 GLUE 任务集，从中删除了模型表现较好的 9 项任务，保留了 2 项表现最差的任务——Winograd 模式挑战赛（WSC）和文本蕴含识别（RTE）——它们还有很大的进步空间。

两项任务分别属于自然语言推理和阅读理解范畴。人类通常比较擅长这样的任务，甚至于不需要特殊训练就可以精通。比如看到这样两句话：

“这本书装不进书包，因为它太大了。”

“这本书装不进书包，因为它太小了。”

尽管两个句子包含两个含义截然相反的形容词，人类还是可以轻松理解，因为我们知道“它”的指代物不同。但上面那些NLP模型却表现的很糟糕，平均水平不足人类的 70%。而这其实就是 WSC 任务的主要内容。

最后，研究人员挑选（设计）了 5 项新任务，分别是 CB，COPA，GAP，MultiRC 和 WiC，主要测试模型回答问题，指代消解和常识推理的能力。

图 | 新版SuperGLUE任务集，其中RTE和WSC来自于现有的GLUE任务

研究人员认为，SuperGLUE 的新任务更加侧重于测试模型在复杂文本下的推理能力。

比如 WiC 要求模型在两段内容中，区分同一个单词的含义是否一致（听起来简单，但对于机器来说非常困难）。CB 和 COPA 都是考察模型在给定“前提”的情况下，对“假设”或“理由”的正确性进行判断，只不过有的侧重于分析从句，有的侧重于问答模式。

GAP 则要求模型对性别做出判断，能够通过“姐姐”，“哥哥”和“妻子”这样的词汇，分辨文本中“他”和“她”的指代对象。

MultiRC 任务更加复杂，模型需要完成阅读理解，然后回答问题。一个典型的例子是这样的：

图 | 搜索关键词“speedy recover”，几乎一眼就能找到答案，但机器未必知道

选择了新的任务之后，研究人员用主流 NLP 模型进行了测试。

最流行的 BERT 模型的表现勉强可以接受，但其量化之后的综合分数比人类低约 16.8%，说明机器距离人类基准仍有不小的差距，而且 SuperGLUE 确实比GLUE 难了不少。

图 | 现有模型在SuperGLUE上的表现

鉴于目前 SuperGLUE 还没有正式推出，我们还无法查看任务数据集和模型排行榜。在 5 月份推出 SuperGLUE 后，它可能还会经历一些微调，然后在7月份变为正式版本，供研发 NLP 模型的团队挑战。

目前来看，SuperGLUE 和 GLUE 之间的差距是可以接受的，新任务具有一定的挑战性，但并非遥不可及，足以为全球的 NLP 团队树立一个新的标杆。

https://w4ngatang.github.io/static/papers/superglue.pdf?nsukey=TDPD9drJFegoLhDSDalFBfkaib9JaEwIsW%2BhGfKfqrOaCoLPWIkhNVVvpUM1RPmFK6PNHEaQbw0C3gOE4%2BkdTfuD5HzAuc5ZW0UO3yN9wyXcJgXm%2BhVcJESlfxRoK5GP7hU%2FEaKkkN7SeokGh7LKIdybGgi4uzf0%2FwWgt3zJpDDWJ04riyxjeA9HpdLYK3ODqLRyCtej2sKBxkfDlIYIAg%3D%3D