孟子预训练模型
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核心技术简介
孟子预训练模型是基于团队自研技术研发的大规模预训练语言模型。可处理多语言、多模态数据，同时支持多种文本理解和文本生成任务，能快速满足不同领域、不同应用场景的需求。孟子模型基于 Transformer 架构，仅包含十亿参数量，基于数百 G 级别涵盖互联网网页、社区、新闻、电子商务、金融等领域的高质量语料训练。
孟子预训练模型
核心技术简介
孟子预训练模型是基于团队自研技术研发的大规模预训练语言模型。可处理多语言、多模态数据，同时支持多种文本理解和文本生成任务，能快速满足不同领域、不同应用场景的需求。孟子模型基于 Transformer 架构，仅包含十亿参数量，基于数百 G 级别涵盖互联网网页、社区、新闻、电子商务、金融等领域的高质量语料训练。
技术方案
支持多种模型架构
- 自回归模型：如 GPT
- 自编码模型：如 BERT
- Encoder-Decoder 模型：T5
轻量模型性能强化
- 多预训练任务融合
- SMART 对抗训练
- 知识蒸馏
基于知识图谱增强
- 基于实体抽取的增强
- 知识图谱增强（isa 关系）
- 知识图谱转文字
基于语言学知识增强
- 成分句法融合增强的 Mask 机制
- 语义角色 Embedding 融合增强
- 依存关系的注意力权重约束剪枝
小样本/零样本学习
- Prompts 模板构造
- 多任务学习技术
- 覆盖常见信息抽取场景，开箱即用
基于检索增强
- 知识解耦
- 可解释性强
- 外部知识组件实时更新
技术优势
在金融知识图谱搭建、研报脱水、公告抽取等多个任务上获得了超过常规模型的表现
支持 BERT、GPT、T5 等架构，能够覆盖文本理解、文本生成等不同场景
支持图文双模态输入，能够更好地处理图文相关任务
支持对垂直领域进行快速定向优化，支持从 10M 到 1B 不同规模
CLUE 排行榜
*排名截至2021年7月30日
| 排名 | 1 | 2 | 3 | |
|---|---|---|---|---|
| 模型 | 孟子 | Motian | BETRTSG | 人类水平 |
| 规模 | 十亿 | 十亿 | 百亿 | |
| 总分 | 82.90 | 82.15 | 81.80 | 86.68 |
| AFQMC | 79.82 | 78.30 | 79.85 | 81.00 |
| TNEWS | 64.68 | 57.42 | 57.42 | 71.00 |
| IFLYTEK | 65.08 | 65.46 | 64.54 | 80.30 |
| OCNLI | 81.87 | 84.97 | 85.93 | 90.30 |
| WSC2020 | 96.55 | 94.83 | 95.17 | 98.00 |
| CSL | 89.87 | 90.17 | 89.00 | 84.00 |
| CMRC2018 | 82.25 | 85.30 | 83.80 | 92.40 |
| CHID | 96.00 | 94.43 | 93.06 | 87.10 |
| C3 | 89.98 | 88.49 | 87.44 | 96.00 |
| 排名 | 模型 | 规模 | 总分 | AFQMC | TNEWS | IFLYTEK | OCNLI | WSC2020 | CSL | CMRC2018 | CHID | C3 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 孟子 | 十亿 | 82.90 | 79.82 | 64.68 | 65.08 | 81.87 | 96.55 | 89.87 | 82.25 | 96.00 | 89.98 |
| 2 | Motian | 十亿 | 82.15 | 78.30 | 57.42 | 65.46 | 84.97 | 94.83 | 90.17 | 85.30 | 94.43 | 88.49 |
| 3 | BETRTSG | 百亿 | 81.80 | 79.85 | 57.42 | 64.54 | 85.93 | 95.17 | 89.00 | 83.80 | 93.06 | 87.44 |
| 人类水平 | 86.68 | 81.00 | 71.00 | 80.30 | 90.30 | 98.00 | 84.00 | 92.40 | 87.10 | 96.00 |
落地场景
公告抽取
小说生成
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知识图谱搭建
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