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作者 標題 [新聞] 自然語言處理標竿測試，百度打敗微軟、Go
時間 Wed Jan 1 14:39:27 2020
自然語言處理標竿測試，百度打敗微軟、Google
百度的預訓練語言模型ERNIE，在GLUE平台一次16項自然語言處理測試中拿下第一，表現
優於Google、微軟和卡內基美隆大學
iThome 文/林妍溱 | 2020-01-01發表
在最近一次自然語言處理GLUE標竿測試中，中國網路業者百度的AI預訓練語言模型達到
90.1分，超越Google、微軟和卡內基美隆大學登上榜首。
GLUE（General Language Understanding Evaluation）是知名的自然語言理解（NLU）多
任務標竿測試和分析平台，包含9項測試，像是聽取句子中的人名和組織名，或是聽句子
中的同音異形字等等。在最近一次16項自然語言處理測試中，百度的預訓練（
任務標竿測試和分析平台，包含9項測試，像是聽取句子中的人名和組織名，或是聽句子
中的同音異形字等等。在最近一次16項自然語言處理測試中，百度的預訓練（
pre-training）語言模型ERNIE拿到90.1分居冠。
其次為微軟的MT-DNN-SMART（89.9）及Google T5（89.7）。阿里巴巴的ALICE DAMO NLP
和卡內基美隆大學的XLNet以89.5 同列第4名，臉書的RoBERTa則名列第8。微軟另二個模
型（FreeRoBERT MT-DNN –ensemble）也擠進前十。GLUE真人測試基準得分為87.1分（第
11名）。
和卡內基美隆大學的XLNet以89.5 同列第4名，臉書的RoBERTa則名列第8。微軟另二個模
型（FreeRoBERT MT-DNN –ensemble）也擠進前十。GLUE真人測試基準得分為87.1分（第
11名）。
百度去年推出的ERNIE （Enhanced Representation through kNowledge IntEgration）
模型是一種連續型預訓練框架，經由連續給予模型多任務學習（multi-task learning）
方法，每當引入新任務時，該框架可在學習該任務的同時不遺忘之前學過的資訊，達到漸
進式學習與建構的目的。百度今年初推出ERNIE 1.0，7月再升級為2.0。
方法，每當引入新任務時，該框架可在學習該任務的同時不遺忘之前學過的資訊，達到漸
進式學習與建構的目的。百度今年初推出ERNIE 1.0，7月再升級為2.0。
百度的ERNIE是從Google BERT獲得靈感（兩者都是取自「芝麻街」的主角名字）。BERT利
用名為遮罩（masking）的技巧，隨機隱藏文句中15%的字再試圖預測剩下的字。這種方法
大幅推升自然語言處理的能力。但BERT主要是基於英文。百度則根據中、英文的差異，為
ERNIE模型加入中文需要的特有演算法。
用名為遮罩（masking）的技巧，隨機隱藏文句中15%的字再試圖預測剩下的字。這種方法
大幅推升自然語言處理的能力。但BERT主要是基於英文。百度則根據中、英文的差異，為
ERNIE模型加入中文需要的特有演算法。
在英文之中每個字都有獨立意義。例如波士頓（Boston）、美國（America）。但在中文
，如果抽出「波」或「美」獨立一個字，就完全和「波士頓」或「美國」不同意義。
百度團隊於是提出動態邊界遮罩演算法（Dynamic Boundary Masking），發展出隱藏中文
字串、而非單一字的遮罩法。這項演算法也能分辨有意義和無意義的隨機字串的不同。
ERNIE在理解中文組成，以及預測中文漏字的能力比外國模型來得強，用於中文翻譯和在
文件中汲取資訊上相當有用。
ERNIE在理解中文組成，以及預測中文漏字的能力比外國模型來得強，用於中文翻譯和在
文件中汲取資訊上相當有用。
但百度表示，他們發現ERNIE以意義為基礎的理解能力，除了中文外，理解及預測英文文
句也比用單字使用統計為基礎的模型來得好。
ERNIE預訓練技術已被用於百度多項產品，包括百度搜尋、小度音箱、資訊推薦等。百度
ERNIE 2.0的論文已被國際人工智慧頂級學術會議AAAI-2020收錄，預定明年2月7日到12日
在美國紐約舉行及發表。
ERNIE 2.0的論文已被國際人工智慧頂級學術會議AAAI-2020收錄，預定明年2月7日到12日
在美國紐約舉行及發表。
https://www.ithome.com.tw/news/135127
自然語言處理標竿測試，百度打敗微軟、Google | iThome
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→ : 厲害了 我的國1F 1.171.129.189 台灣 01/01 14:39
推 : 每天要抓13億人 誰不會進步2F 59.125.79.58 台灣 01/01 14:40
推 : 要過濾敏感內容當然強阿3F 140.114.234.41 台灣 01/01 14:40
→ : 可能背後有網軍在工人智慧吧，中國人多4F 42.73.70.173 台灣 01/01 14:41
推 : 每分每秒都在過濾分析15億人的信息 當然進步5F 36.227.17.177 台灣 01/01 14:41
推 : 天網果然厲害6F 223.138.151.234 台灣 01/01 14:42
推 : 滿厲害的7F 118.169.45.136 台灣 01/01 14:42
推 : 超英趕美 習近平棒棒8F 27.147.27.226 台灣 01/01 14:43
推 : 什麼 小熊維尼 包子應該搜尋不到東西9F 106.1.228.52 台灣 01/01 14:43
推 : 參考谷歌創造自己的東西 不愧是中國10F 114.26.144.1 台灣 01/01 14:44
→ : 偉大的發明
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推 : 或許AI就這樣大躍進的發展起來了 就像當初納12F 36.227.17.177 台灣 01/01 14:44
→ : 粹用集中營的人做醫學實驗帶動醫藥發展一樣
→ : 科學的進步就是要夠多的樣本數據 獨裁政府在
→ : 這點上是很有優勢的 但也能創造人類進步
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→ : 大部分的學術研究都是參考別人來的16F 118.169.45.136 台灣 01/01 14:44
推 : 13億小粉紅的data 給他 train17F 106.104.113.14 台灣 01/01 14:45
推 : 先跟我說64天安門算自然語言嗎？18F 220.137.0.190 台灣 01/01 14:46
→ : 吳宗憲跟支那賤畜在用而已19F 220.129.113.54 台灣 01/01 14:46
推 : 因為有特殊需求啊20F 180.176.66.120 台灣 01/01 14:48
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推 : 有需求 有數據 超穩22F 180.176.128.213 台灣 01/01 14:56
推 : 中國的網頁翻譯真的比google翻譯好很多23F 218.161.58.126 台灣 01/01 14:58
推 : 每天要監控13億人，技術當然鍊得快24F 220.132.47.96 台灣 01/01 15:00
推 : AI靠的是越多數據來training25F 123.192.177.238 台灣 01/01 15:02
推 : Over feeding?26F 1.200.207.115 台灣 01/01 15:04
→ : 新的模型感覺都跟bert好像阿 希望27F 42.76.80.57 台灣 01/01 15:06
推 : 簡單說就是百度抄Google然後修改一下28F 36.225.69.55 台灣 01/01 15:09
→ : 有些新的想法29F 42.76.80.57 台灣 01/01 15:09
→ : "獲得靈感" 講得真是客氣30F 36.225.69.55 台灣 01/01 15:09
推 : 大數據 猛ㄉ31F 36.239.124.87 台灣 01/01 15:10
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推 : 還是杜奕瑾的AI公司比較厲害36F 180.217.65.220 台灣 01/01 15:51
推 : 十四億大數據果然不是叫假的37F 220.135.23.224 台灣 01/01 15:58
推 : 65-1也能嗎38F 36.230.70.9 台灣 01/01 16:20
推 : 厲害39F 117.19.195.85 台灣 01/01 16:26
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推 : 模型就是需要大量資料改進 中國人口41F 101.12.67.211 台灣 01/01 16:30
→ : 很適合做
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推 : 備份資料也是屌打估狗 百度就牛逼43F 1.175.4.151 台灣 01/01 16:31
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