自然語言理解(NLU)和語言翻譯是一系列重要應用的關(guān)鍵，包括大規(guī)模識別和刪除有害內(nèi)容，以及連接世界各地不同語言的人們。盡管近年來基于深
自然語言理解(NLU)和語言翻譯是一系列重要應用的關(guān)鍵，包括大規(guī)模識別和刪除有害內(nèi)容，以及連接世界各地不同語言的人們。盡管近年來基于深度學習的方法加速了語言處理的進展，但在處理大量標記訓練數(shù)據(jù)不易獲得的任務時，現(xiàn)有系統(tǒng)的處理水平仍然是有限的。
因此，F(xiàn)acebook聯(lián)合 Deepmind Technologies、紐約大學(NYU)及華盛頓大學(UW)合作構(gòu)建新基準 SuperGLUE，并發(fā)布了相關(guān)內(nèi)容介紹該高難度測試基準，雷鋒網(wǎng) AI 開發(fā)者將其整理及編譯如下。
SuperGLUE 推出背景
最近，F(xiàn)acebook 人工智能在 NLP 方面取得了重大突破。Facebook 通過使用半監(jiān)督和自監(jiān)督學習技術(shù)，利用未標記的數(shù)據(jù)來提高純監(jiān)督系統(tǒng)的性能。
在第四屆機器翻譯大會(WMT19)比賽中，F(xiàn)acebook 采用了一種新型的半監(jiān)督訓練方法，并在多種語言翻譯任務中獲得了第一名。Facebook 還引入了一種新的自我監(jiān)督的預訓練方法——RoBERTa。它在一些語言理解任務上超過了所有現(xiàn)有的 NLU 系統(tǒng)。在某些情況下，這些系統(tǒng)甚至優(yōu)于人類基線，包括英德翻譯和五個 NLU 基準。
在整個自然語言處理領(lǐng)域，NLU 系統(tǒng)的發(fā)展速度如此之快，以至于它在許多現(xiàn)有的基準上已經(jīng)達到了一個極限。為了繼續(xù)提高技術(shù)水平，F(xiàn)acebook 與 Deepmind Technologies、紐約大學及華盛頓大學合作開發(fā)了一套全新的基準、排行榜和 PyTorch 工具包(https：//jiant.info/)，F(xiàn)acebook 希望這些成果將進一步推動自然語言處理領(lǐng)域的研究進展。
簡而言之，這些新工具將幫助人類創(chuàng)建更強大的內(nèi)容理解系統(tǒng)，而且能夠翻譯數(shù)百種語言，理解諸如含糊不清、共同引用和常識性推理等復雜的問題，從而減少現(xiàn)有的這些系統(tǒng)對大量標記訓練數(shù)據(jù)的依賴性。
翻譯準確性的突破
對于神經(jīng)機器翻譯(NMT)模型，有監(jiān)督式訓練通常需要大量附有參考翻譯的句子。然而，大量高質(zhì)量的雙語數(shù)據(jù)并不是普遍可用的，這就要求研究人員使用沒有參考翻譯的單語數(shù)據(jù)。反向翻譯(Back translation，一種半監(jiān)督學習技術(shù))允許 Facebook 在一定程度上克服這個問題。
Facebook 最近提交給 WMT 的報告是基于 Facebook 之前在大規(guī)模反向翻譯方面的工作，這也幫助 Facebook 在去年的同一比賽中贏得了第一名。
而今年，F(xiàn)acebook 引入了一種新的方法，通過生成多個候選譯文，并選擇最能平衡正向、反向、流暢性三種不同模型分數(shù)的譯文，來進一步改進 Facebook 的反向翻譯系統(tǒng)。
正向模型的分數(shù)主要由候選翻譯在多大程度上捕捉了原句的意思來衡量;相反，反向模型的分數(shù)是通過查看模型能從候選譯文中重建出的句子準確性來評判;流暢性模型的分數(shù)根據(jù)候選翻譯流暢性來衡量，最后系統(tǒng)通過觀察大量的單語數(shù)據(jù)以自我監(jiān)督的方式進行訓練;經(jīng)過對這三個分數(shù)的平衡，系統(tǒng)就能夠產(chǎn)生顯著優(yōu)化后的翻譯結(jié)果。
經(jīng)過幾年的努力，F(xiàn)acebook 將英-德語翻譯任務的性能提高了 4.5 BLEU(衡量生成的翻譯和專業(yè)參考之間重疊程度的指標)，這是一個很大的改進。根據(jù)人工評估，F(xiàn)acebook 的模型在英-德、德-英、英-俄，和俄-英四個翻譯任務中排名第一。根據(jù) WMT 賽制的評判，F(xiàn)acebook 的英-德語翻譯甚至比人工翻譯更佳。
圖 1 Facebook 引入的一種新方法
上面的圖片展示了這種技術(shù)是如何工作的：首先，一個正向模型將一個句子翻譯成英語，例如從德語翻譯成英語，就會生成一組英語翻譯或假設(shè)。然后，一個反向模型將這些英語假設(shè)翻譯回德語，使系統(tǒng)能夠評估每個英語翻譯與原始德語句子的匹配程度。最后，一個語言模型來判斷英語翻譯的流暢程度。
Facebook 還將訓練擴展到了更大的數(shù)據(jù)集，包括大約 100 億個單詞用于英語到德語翻譯的詞匯。與去年相比，F(xiàn)acebook 使用了兩倍多的單語數(shù)據(jù)進行半監(jiān)督訓練，進一步提高了翻譯的準確性。更多詳情，可以參考 Facebook 人工智能在 2019 年 WMT 國際機器翻譯大賽中的表現(xiàn)(https：//ai.facebook.com/blog/facebook-leads-wmt-translation-competition/)。
自監(jiān)督預訓練方法的改進
Facebook 最近對自然語言處理(NLP)的最大突破——BERT， 也進行了優(yōu)化和改進。Google 在 2018 年發(fā)布了 BERT。它是革命性的，因為它展示了自監(jiān)督訓練技術(shù)的潛力，它具有與傳統(tǒng)的標簽密集型監(jiān)督方法的性能相媲美甚至超越它的能力。例如，F(xiàn)acebook 利用 BERT 和相關(guān)方法推動對話型人工智能領(lǐng)域的前沿研究，改進內(nèi)容理解系統(tǒng)，提高低資源和無監(jiān)督的翻譯質(zhì)量。
因為 Google 開源了 BERT，F(xiàn)acebook 才能夠進行一項復制研究，并確定進一步提高其有效性的設(shè)計變更。Facebook 引入了穩(wěn)健優(yōu)化的 BERT 預訓練方法，即 RoBERTa，并取得了新的最先進進展。
RoBERTa 修改了 BERT 中的關(guān)鍵超參數(shù)，包括刪除 BERT 的下一個句子的預訓練目標，并使用更大的批量和學習率進行訓練。與 BERT 相比，RoBERTa 的數(shù)據(jù)總量要多 10 倍以上，因此訓練時間也要長得多。這種方法在廣泛使用的 NLP 基準測試、通用語言理解評估(GLUE)和閱讀理解考試(RACE)上產(chǎn)生了最先進的結(jié)果。
圖 2 圖表展示了 RoBERTa 在不同任務中的結(jié)果
憑借平均得分 88.5 分，RoBERTa 贏得了 GLUE 排行榜的榜首位置，與之前第一名——平均得分為 88.4 分的 XLNet-Large 表現(xiàn)不相上下。RoBERTa 還在一些語言理解基準測試水平上實現(xiàn)了提高，包括 MNLI、QNLI、RTE、STS-B 和 RACE 任務。
這一部分就是 Facebook 不斷致力于提高不太依賴于數(shù)據(jù)標記的自監(jiān)督系統(tǒng)的性能和潛力的內(nèi)容。有關(guān) RoBERTa 的更多詳細信息，請參考‘RoBERTa：預訓練自監(jiān)督 NLP 系統(tǒng)的優(yōu)化方法(https：//ai.facebook.com/blog/roberta-an-optimized-method-for-pretraining-self-supervised-nlp-systems/)’。
NLP 研究的下一個前沿
作為衡量研究進展的行業(yè)標準，GLUE 旨在覆蓋大量的 NLP 任務，因此只有構(gòu)建足夠通用的工具來幫助解決大多數(shù)新的語言理解問題，才能得到良好的表現(xiàn)。
在發(fā)布后的一年內(nèi)，幾個 NLP 模型(包括 RoBERTa)已經(jīng)在 GLUE 基準測試中超過了人類。目前的模型已經(jīng)提出了一個令人驚訝的有效方法，它將大型文本數(shù)據(jù)集上的語言模型預訓練與簡單的多任務和轉(zhuǎn)移學習技術(shù)進行了結(jié)合。
這種快速的進步是大型人工智能社區(qū)內(nèi)協(xié)作的一個功能。上面描述的 NLP 競賽、基準測試和代碼發(fā)布使模型復制，改進和最先進結(jié)果的更快進步成為可能。隨著 GPT 和 BERT 的引入，GLUE 的模型性能急劇提升，現(xiàn)在最先進的模型已經(jīng)超越了人類的能力，如圖 3 所示：
圖 3 最先進的自然語言處理模型能力已經(jīng)超越人類
盡管目前的模型可以在特定的 GLUE 任務上超越人類水平的性能，但它們還不能完美地解決人類解決的一些任務。為了給 NLP 研究設(shè)定一個新的更高的標準，facebook 人工智能團隊與紐約大學、deepmind 以及華盛頓大學合作構(gòu)建了 SuperGLUE，這是一個具有全面人類基線的更高難度基準。Facebook 正在推出 SuperGlue，讓自然語言理解領(lǐng)域的研究人員能夠繼續(xù)推進最先進的技術(shù)。
SuperGLUE 基準測試
最初的基準和新的基準都是由紐約大學發(fā)起，與相同的合作伙伴合作創(chuàng)建。SuperGLUE 緊跟 GLUE 的腳步，GLUE 提供了單一的數(shù)字度量，用于總結(jié)不同 NLP 任務集的進度。除了新的基準之外，F(xiàn)acebook 還發(fā)布了一個用于引導研究的排行榜和 pytorch 工具包。
SuperGlue 包含了新的方法來測試一系列困難的 NLP 任務的創(chuàng)造性方法，這些任務主要關(guān)注機器學習一些核心領(lǐng)域的創(chuàng)新，包括樣本有效性、轉(zhuǎn)移、多任務和自監(jiān)督學習。為了向研究人員提出挑戰(zhàn)，F(xiàn)acebook 選擇了格式多樣、問題更為微妙、尚未用最先進方法解決但容易被人們解決的任務。為了檢查這些任務，F(xiàn)acebook 為許多候選任務運行基于 BERT 的基線，并為人工基線收集數(shù)據(jù)。
新的基準測試包括八個不同且具有挑戰(zhàn)性的任務，其中包括選擇合理的替代方案(COPA)，一個因果推理任務。在這個任務中，系統(tǒng)被賦予一個前提語句，并且必須從兩個可能的選擇中確定這個前提語句的因果。值得注意的是，人類在 COPA 上獲得了 100% 的準確率，而 BERT 只獲得了 74%，這表明 BERT 還有很大的進步空間。
其他獨特的前沿組件還包括用于測量這些模型中偏差的診斷工具。例如：winogender，它是為了測試在自動指代消解系統(tǒng)(automated co-reference resolution systems)中是否存在性別偏見而設(shè)計的。SuperGlue 還包括一個名為‘BoolQ’的問答(QA)任務，其中每個示例都由一個段落和一個關(guān)于該段落的是’或‘否’問題組成;它是自然問題基準測試中的一個很好的工具。
圖 4 該示例表示 SuperGlue 中八個任務中的 1 個。粗體文本表示每個任務示例格式的一部分;斜體文本是模型輸入的一部分;帶下劃線的文本在輸入中特別標記;等寬字體中的文本表示預期的模型輸出(更多示例請閱讀原文)
與 GLUE 類似，新的基準測試還包括一個圍繞自然語言理解任務構(gòu)建的公共排行榜，它利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)，并附帶一個單數(shù)字性能指標和一個分析工具包。
Facebook 最近針對新的基準測試了 RoBERTa，RoBERTa 在多語言閱讀理解(Multientence Reading Comprehension，MultiRC)任務中的表現(xiàn)超過了所有現(xiàn)有的 NLU 系統(tǒng)，甚至超過了人類在該任務上的基線。盡管如此，在許多 SuperGLUE 任務中，RoBERTa 與人類基線之間仍然存在很大差距，這說明了當今最先進的 NLU 系統(tǒng)的一些局限性。
圖 5 RoBERTa 在多語言閱讀理解任務中表現(xiàn)與其它方法的對比
下一步計劃
為了進一步挑戰(zhàn)人工智能系統(tǒng)能為人類提供的幫助，F(xiàn)acebook 還引入了第一個長格式的問答數(shù)據(jù)集和基準測試，它要求機器提供長而復雜的答案——這是現(xiàn)有算法以前從未遇到過的挑戰(zhàn)。
目前的問答系統(tǒng)主要集中在一些瑣碎的問題上，比如水母是否有大腦。這項新的挑戰(zhàn)更進一步，要求機器對開放性問題進行深入的解答，例如‘沒有大腦，水母如何工作?’現(xiàn)有的算法與人類的表現(xiàn)相去甚遠，這一新的挑戰(zhàn)將促使人工智能合成來自不同來源的信息，為開放式問題提供復雜的答案。
近期，F(xiàn)acebook 還公布了來自 35 個國家的 115 份獲獎提案中的 11 份，并宣布成立人工智能語言研究聯(lián)盟 (AI Language Research Consortium)，這是一個由合作伙伴組成的社區(qū)，F(xiàn)acebook 表示將‘共同努力，推進 NLP’。
除了與 Facebook 的研究人員就多年項目和出版物進行合作外，人工智能語言研究聯(lián)盟的成員還有機會獲得研究經(jīng)費，參加年度研究講習班，參加重要的 NLP 會議。Facebook 表示：‘這些 NLP 和機器翻譯的研究獎項是我們長期目標的延續(xù)，我們希望這個聯(lián)盟，以及這些 NLP 和機器翻譯的研究獎項，會有助于加速 NLP 社區(qū)的研究。（作者：楊鯉萍）
關(guān)鍵詞： Facebook 半監(jiān)督 監(jiān)督系統(tǒng)
