NLPCC 由中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)主辦，是自然語言處理（NLP）和中文計(jì)算（CC）領(lǐng)域的頂級(jí)國際前沿會(huì)議，每年會(huì)議都秉承國際化和一流化的嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)來進(jìn)行自然語言處理任務(wù)的開放評(píng)測(cè)，推動(dòng)相關(guān)任務(wù)的研究和發(fā)展。NLPCC 2020吸引了康奈爾大學(xué)、倫敦大學(xué)、普林斯頓大學(xué)等海內(nèi)外近600位自然語言處理領(lǐng)域的專家及學(xué)者參加大會(huì)，其中400余位專家學(xué)者在現(xiàn)場(chǎng)共同見證開放評(píng)測(cè)任務(wù)第一名的誕生。

　　當(dāng)下，預(yù)訓(xùn)練語言模型已經(jīng)成為NLP的主流方法，在多項(xiàng)NLP任務(wù)上都取得了明顯的效果提升。但是預(yù)訓(xùn)練語言模型往往比較大，限制了預(yù)訓(xùn)練語言模型的應(yīng)用場(chǎng)景。因此，如何構(gòu)建輕量級(jí)的預(yù)訓(xùn)練語言模型就成了一個(gè)關(guān)鍵問題。

　　預(yù)訓(xùn)練語言模型出現(xiàn)以來發(fā)展得非常迅速，目前已經(jīng)演化形成了一個(gè)家族

　　中文輕量級(jí)預(yù)訓(xùn)練語言模型能力評(píng)測(cè)任務(wù)的目的在于讓參賽團(tuán)隊(duì)減少語言模型大小的同時(shí)盡可能保證模型效果。本次比賽包含四個(gè)任務(wù)，分別是指代消解，關(guān)鍵詞識(shí)別兩個(gè)句子級(jí)別分類任務(wù)，實(shí)體識(shí)別序列標(biāo)注任務(wù)，MRC閱讀理解任務(wù)，從不同角度評(píng)測(cè)模型的語義表達(dá)能力。同時(shí)，比賽要求模型的參數(shù)量低于bert-base模型的1/9，模型推理速度達(dá)到bert-base模型的8倍，這就要求模型運(yùn)行快，體積小，效果好。

　　一般來說，可以通過量化、剪枝、蒸餾等方法來壓縮大預(yù)訓(xùn)練語言模型來獲得輕量級(jí)模型。華為云與諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合團(tuán)隊(duì)基于自研的NEZHA中文預(yù)訓(xùn)練模型通過知識(shí)蒸餾得到tiny-NEZHA輕量級(jí)模型摘得桂冠。

　　相比其他模型，華為的模型在結(jié)構(gòu)上找到了一個(gè)較好的平衡點(diǎn)，采用TinyBERT兩步蒸餾的方式讓模型更好地學(xué)到任務(wù)相關(guān)的知識(shí)，蒸餾過程中用語言模型預(yù)測(cè)并替換部分token的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以使小模型擁有更強(qiáng)泛化性。

　　TinyBERT知識(shí)蒸餾的損失函數(shù)中一個(gè)重要環(huán)節(jié)是讓中間層去學(xué)習(xí)隱藏狀態(tài)和attention向量

　　同時(shí)，華為自研的NEZHA預(yù)訓(xùn)練語言模型采用相對(duì)位置編碼替換BERT的參數(shù)化絕對(duì)位置編碼，能更直接地建模token間的相對(duì)位置關(guān)系，從而提升語言模型的表達(dá)能力。

　　在過去的2020年里，華為云AI在人工智能領(lǐng)域的研發(fā)成績(jī)斐然，斬獲十二項(xiàng)包含WSDM、WebVision、CCKS篇章級(jí)事件抽取技術(shù)評(píng)測(cè)冠軍、人工智能金煉獎(jiǎng)、德國紅點(diǎn)在內(nèi)的國際國內(nèi)榜單冠軍和獎(jiǎng)項(xiàng)。華為云AI將繼續(xù)夯實(shí)技術(shù)優(yōu)勢(shì)，做智能世界的“黑土地”，持續(xù)踐行普惠AI，將AI服務(wù)觸及每一位開發(fā)者、每一個(gè)企業(yè)，助力各行各業(yè)進(jìn)入人工智能新時(shí)代。