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近日，網(wǎng)易伏羲的“玉言”系列模型在CLUE分類任務排行榜中超越其他模型，榮登榜單第一。在CLUE1.1分類任務排行榜(包含AFQMC[文本相似度]、TNEWS[短文本分類]、IFLYTEK[長文本分類]、OCNLI[自然語言推理]、WSC[代詞消歧]、CSL[關鍵詞識別]6個理解任務)上首次超過人類水平。
作為中文語言理解領域最具權威性的測評基準之一，CLUE榜單在學術界及工業(yè)界有著深遠影響。此次「玉言」成功登頂 CLUE分類任務榜，是網(wǎng)易伏羲在中文文本預訓練領域又一重要里程碑。值得一提的是，一年前網(wǎng)易伏羲的“玉言”系列模型也曾登頂CLUE推出的中文小樣本學習評測榜單FewCLUE。
"玉言“是網(wǎng)易伏羲自主研發(fā)的中文文本預訓練大模型系列，這次登頂CLUE分類任務榜單的模型參數(shù)達到110億，結構由深層 Encoder 和淺層 Decoder 組成，這種結構可以使得大模型具有優(yōu)秀理解能力的同時，也有著較為優(yōu)秀的生成能力。除此之外，Encoder-Decoder結構方便訓練任務的設計，不需要復雜的掩碼策略。其預訓練數(shù)據(jù)包括網(wǎng)易自有高質量數(shù)據(jù)、各類百科、新聞、社區(qū)問答、wiki、小說等等；網(wǎng)易伏羲對收集到的數(shù)據(jù)進行去重，清洗，產(chǎn)出了大量高質量數(shù)據(jù)，并采用這些數(shù)據(jù)訓練模型，使得模型具有良好的泛化性，在各類任務上都有著出色的性能。
網(wǎng)易伏羲在"玉言“模型的訓練中，采用多任務訓練框架對模型Encoder和Decoder進行訓練。為了提升模型的語義表示能力，同時讓模型更好的理解不同長度的文本信息，提出了不同的預訓練策略來幫助模型學習：
1. 掩碼策略：掩碼[MASK]將句子中的詞進行掩蓋，讓模型還原被掩蓋的詞語，提升模型對詞語的語義表示能力；
2. Word Shift 策略：通過打亂中文詞語里單字的順序，讓模型對其進行還原，從而提升模型對中文詞語表達的關注能力，增強對中文詞語的敏感性；
3. Short Sentence Reorder 策略：通過打亂出現(xiàn)在句子中的短句，再讓模型還原以提升模型對句子語義的理解；
4. Word/Sentence Deleted 策略：刪除句子中的單詞或整句后再讓模型進行還原，以提升模型對不同長度的文本的語義表示能力；
網(wǎng)易伏羲的大規(guī)模預訓練相關工作由網(wǎng)易高級副總裁、網(wǎng)易雷火事業(yè)群總裁胡志鵬牽頭主持，并且入選2022年度浙江省科技計劃項目--“尖兵”項目。自研模型規(guī)模從最早的一億參數(shù)增長至千億參數(shù)，模型領域從文本拓展到圖文、音樂、行為序列等多種模態(tài)，積累了豐富的預訓練模型訓練和工程優(yōu)化的經(jīng)驗。相關技術也已經(jīng)應用在網(wǎng)易集團內的文字游戲、智能NPC、文本輔助創(chuàng)作、音樂輔助創(chuàng)作、美術設計、互聯(lián)網(wǎng)搜索推薦等業(yè)務場景，并取得了顯著的業(yè)務效果。
另外，網(wǎng)易伏羲參與了中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟組織的大規(guī)模預訓練模型技術的應用評估方法編寫，并且在由中國信息通信研究院、人工智能關鍵技術和應用評測工業(yè)和信息化部重點實驗室等機構發(fā)起的2022可信AI峰會上，網(wǎng)易伏羲的大模型應用「 LOFTER-AI 寫文」和「傀儡戲-互動式文字游戲」同時入選“2022大規(guī)模預訓練模型優(yōu)秀應用案例”，在大模型技術及AI實踐領域獲行業(yè)認可。
網(wǎng)易伏羲作為國內專業(yè)從事游戲與泛娛樂AI研究和應用的頂尖機構，未來會在大規(guī)模預訓練模型領域持續(xù)探索，并結合有靈機器人眾包能力，引入“人”的決策及數(shù)據(jù)閉環(huán)，進一步提升大模型的能力。
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