GLUE基準新突破：微軟多任務模型首次超越自然語言人類基準

微軟在 6 月 7 日在 GLUE 排行榜提交了一款新模型，該模型在 WNLI 上取得了 89.0% 的準確率，僅次於人類性能 95.9%。且之前大部分系統的性能在 65% 左右，該新模型將準確率一舉提升了 20 多個百分點。

通用語言理解評估基準（GLUE）是用於評估和分析多種已有自然語言理解任務的模型性能的工具，模型基於在所有任務的平均準確率進行評估。WNLI（Winograd 自然語言推理）數據集是是 GLUE 中的一個數據集，它是來自（Levesque et al., 2011）的小型自然語言推理數據集。

根據 GLUE 排行榜，大部分系統在 WNLI 上取得的準確率為 65% 左右，直到最近這一數字才有了突破性進展。6 月 5 號王瑋提交的 ALICE large ensemble (Alibaba DAMO NLP) 系統在 WNLI 上取得了 80.8% 的準確率，6 月 7 號微軟提交的

MT-DNN-ensemble 系統在 WNLI 上取得了 89.0% 的準確率，僅次於人類性能 95.9%。

當前 GLUE 排行榜（2019.06.10），微軟 MT-DNN-ensemble 系統在 WNLI 實現了 89.0% 的準確率，接近人類水平；在 GLUE 基準上的平均得分為 87.2，比人類得分高出 0.1。

此前，機器之心曾報道過微軟提出的新型 NLP 預訓練模型打破了 BERT 在 GLUE 基準 11 項任務中的性能記錄。當時微軟模型在 WNLI 上的準確率僅為 65.1%。短短半年過去，微軟 MT-DNN-ensemble 模型已將這一數字提升了將近 24%，實現了性能飛躍。

2018 年 12 月 23 日 GLUE 排行榜，目前的 MT-DNN（平均分 85.1）相比第一版（平均分 81.9）已經有了很大的提升。

模型細節

根據模型描述，微軟新模型 MT-DNN-ensemble 是一個用於聯合訓練所有任務的新型多任務框架，所有任務共享同樣的結構，除了每項任務的目標函數不同。

從模型的命名可以看出來，MT-DNN-ensemble 就是 MT-DNN 的多模型集成。雖然 GLUE 描述頁面寫的 MT-DNN-ensemble 的參數量為 3.5 億，與 MT-DNN 一樣，但可能實際參數量要遠遠大於它。

MT-DNN-ensemble 地址：https://github.com/namisan/mt-dnn

關於 MT-DNN

目前，我們尚不知道 MT-DNN-ensemble 模型如何在 WNLI 實現如此巨大的性能飛躍。但根據 GitHub 項目，該新模型同樣借鑒了論文《Multi-Task Deep Neural Networks for Natural Language Understanding》。

MT-DNN 模型的架構如下圖所示。下面幾層在所有的任務中共享，上面的幾層表示特定任務輸出。

單詞序列（可以是一句話或者打包在一起的句子對）作為輸入 X，先表示為一個嵌入向量序列，其中 l_1 中一個向量對應一個單詞。然後 Transformer 編碼器通過自注意機制捕捉每個單詞的語境信息，在 l_2 中生成語境嵌入序列。這就是我們的多任務目標函數訓練得到的共享語義表徵。

表徵學習 MT-DNN 模型的架構。下面的網路層在所有任務中都共享，上面的兩層是針對特定任務。輸入 X（一句話或句子對）首先表徵為一個序列的嵌入向量，在 l_1 中每個詞對應一個向量。然後 Transformer 編碼器捕捉每個單詞的語境信息並在 l_2 中生成共享的語境嵌入向量。最後，針對每個任務，特定任務層生成特定任務的表徵，而後是分類、相似性打分、關聯排序等必需的操作。

如圖所示，較低層（即文本編碼層）在所有任務中共享，而頂層是任務特定的，組合不同類型的 NLU 任務，如單句分類、成對文本分類、文本相似性和相關性排序。與 BERT 模型類似，MT-DNN 分兩個階段進行訓練：預訓練和微調。與 BERT 不同的是，MT-DNN 在微調階段使用 MTL，在其模型架構中具有多個任務特定層。

在多任務精調階段，我們使用基於 minibatch 的隨機梯度下降（SGD）來學習模型參數（也就是，所有共享層和任務特定層的參數），如下圖演算法 1 所示。

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