诗词歌赋不在话下，还能陪你聊天、为你答疑解惑……这样一款“万能写作神器”你想要吗？4月19日，阿里巴巴达摩院发布中文社区最大规模预训练语言模型PLUG（全称：Pre-training for Language Understanding and Generation）。该模型参数规模达270亿，集语言理解与生成能力于一身，在小说创作、诗歌生成、智能问答等长文本生成领域表现突出。
让机器“听懂”人类语言
“万能写作神器”背后的操作原理是什么？自然语言处理。这是人工智能的核心技术，同时也是人工智能中最为困难的问题之一。它无缝弥合了复杂的人类语言和编码机器之间的通信鸿沟，是让机器“听得懂”人话，并能进行人机互动的关键。而预训练语言模型正是目前自然语言处理的一种主流技术。它可以基于大规模文本预训练，得出通用的语言知识，然后经过微调，有针对性地将学习到的知识传递给不同的下游任务。
从产业发展的角度来看，基于人工智能的语言模型提供了一种基于海量非监督数据自学习（self-learning）的范式，减少人工干预成本，加快AI技术的商业化落地。近年来，AI 领域兴起了预训练语言模型浪潮。2020年5月，OpenAI发布的1750 亿参数超大规模预训练模型GPT-3“一炮而红”。微软巨额投资跟进，获得 GPT-3 语言模型的独家许可。2021年1月，谷歌推出1.6万亿参数的超级语言模型 Switch Transformer，也受到了高度关注。
“通常情况下，越多训练数据，越大参数规模，一般能够获得更好的性能。当然，到了一定程度也有一定的上限。” 达摩院深度语言模型团队负责人黄松芳在接受《中国电子报》记者采访时表示。大规模AI语言模型竞争的背后，实际上是数据量、算力和模型结构设计之间的较量。
PLUG到底强在哪儿？
据黄松芳介绍，PLUG的亮点主要体现在两个方面：首先，不同于GPT-3单向生成模型，PLUG是一个双向的自然语言理解和生成统一模型，集成了达摩院自研的语言理解StructBERT和语言生成PALM双模型，通过构建输入文本双向理解能力，显著提升了输出文本的相关性。其次，得益于阿里云EFLOPS 高性能AI计算集群和高效的并行训练优化算法，PLUG基于1TB的文本数据训练，参数规模达到270亿，在语言理解任务上，PLUG以80.614分刷新了CLUE分类榜单纪录；在语言生成任务上，PLUG多项应用数据较业内最优水平提升了8%以上。
然而，黄松芳也坦言，“目前PLUG是全球中文领域最大的纯文本预训练语言模型，但相比国外以英文为核心的GPT-3模型 1750亿的参数规模，还只有其1/6不到。”据介绍，达摩院计划将PLUG参数规模扩大至2000亿级，并进一步提升文本生成质量。
“接下来，我们在尽力继续扩大模型参数规模的同时，也会关注超大模型的落地应用实践，努力探索低碳、高效、业务可用的预训练语言模型。另外，关于大规模训练语言模型的发展趋势，我们将从数据驱动（Data-driven）逐步发展到知识驱动（Knowledge-driven），探索数据和知识深度融合的预训练语言模型。”黄松芳说。
未来，PLUG有望广泛运用于日常生产及生活的场景中。例如，在医疗领域中，PLUG可用于电子病历的质量控制、临床医学的辅助诊疗等；在电力领域，可用于各种电力设备文档的解析，打造为电力企业员工提供设备故障诊断的AI助手，还可以帮助理解电力故障报案需求，提供高效的电力调度支持；在客服领域，可用于人机交互的意图识别等。
分析人士认为，以中文为核心的超大规模测试语言模型的出现，标志着中国自然语言处理技术迈上了一个新的台阶。它将被应用于行业赋能，进一步推进AI技术在医疗、电力、金融等行业的商业落地，为人们带来更为智能化的人机交互体验。
“超大规模预训练模型将作为一种 AI 基础设施，推动相关理论研究和技术应用更上一层，从而改变整个产业格局。”智源学术副院长、清华大学教授唐杰表示，“继基于数据的互联网时代、基于算力的云计算时代之后，接下来可能将进入基于模型的 AI 时代。”
编辑丨赵晨
美编丨马利亚
