GLUE基准新突破：微软多任务模型首次超越自然语言人类基准

机器之心报道

参与：路

微软在 6 月 7 日在 GLUE 排行榜提交了一款新模型，该模型在 WNLI 上取得了 89.0% 的准确率，仅次于人类性能 95.9%。且之前大部分系统的性能在 65% 左右，该新模型将准确率一举提升了 20 多个百分点。

通用语言理解评估基准（GLUE）是用于评估和分析多种已有自然语言理解任务的模型性能的工具，模型基于在所有任务的平均准确率进行评估。WNLI（Winograd 自然语言推理）数据集是是 GLUE 中的一个数据集，它是来自（Levesque et al., 2011）的小型自然语言推理数据集。

根据 GLUE 排行榜，大部分系统在 WNLI 上取得的准确率为 65% 左右，直到最近这一数字才有了突破性进展。6 月 5 号王玮提交的 ALICE large ensemble (Alibaba DAMO NLP) 系统在 WNLI 上取得了 80.8% 的准确率，6 月 7 号微软提交的

MT-DNN-ensemble 系统在 WNLI 上取得了 89.0% 的准确率，仅次于人类性能 95.9%。

当前 GLUE 排行榜（2019.06.10），微软 MT-DNN-ensemble 系统在 WNLI 实现了 89.0% 的准确率，接近人类水平；在 GLUE 基准上的平均得分为 87.2，比人类得分高出 0.1。

此前，机器之心曾报道过微软提出的新型 NLP 预训练模型打破了 BERT 在 GLUE 基准 11 项任务中的性能记录。当时微软模型在 WNLI 上的准确率仅为 65.1%。短短半年过去，微软 MT-DNN-ensemble 模型已将这一数字提升了将近 24%，实现了性能飞跃。

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）已经有了很大的提升。

模型细节

根据模型描述，微软新模型 MT-DNN-ensemble 是一个用于联合训练所有任务的新型多任务框架，所有任务共享同样的结构，除了每项任务的目标函数不同。

从模型的命名可以看出来，MT-DNN-ensemble 就是 MT-DNN 的多模型集成。虽然 GLUE 描述页面写的 MT-DNN-ensemble 的参数量为 3.5 亿，与 MT-DNN 一样，但可能实际参数量要远远大于它。

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

关于 MT-DNN

目前，我们尚不知道 MT-DNN-ensemble 模型如何在 WNLI 实现如此巨大的性能飞跃。但根据 GitHub 项目，该新模型同样借鉴了论文《Multi-Task Deep Neural Networks for Natural Language Understanding》。

MT-DNN 模型的架构如下图所示。下面几层在所有的任务中共享，上面的几层表示特定任务输出。

单词序列（可以是一句话或者打包在一起的句子对）作为输入 X，先表示为一个嵌入向量序列，其中 l_1 中一个向量对应一个单词。然后 Transformer 编码器通过自注意机制捕捉每个单词的语境信息，在 l_2 中生成语境嵌入序列。这就是我们的多任务目标函数训练得到的共享语义表征。

表征学习 MT-DNN 模型的架构。下面的网络层在所有任务中都共享，上面的两层是针对特定任务。输入 X（一句话或句子对）首先表征为一个序列的嵌入向量，在 l_1 中每个词对应一个向量。然后 Transformer 编码器捕捉每个单词的语境信息并在 l_2 中生成共享的语境嵌入向量。最后，针对每个任务，特定任务层生成特定任务的表征，而后是分类、相似性打分、关联排序等必需的操作。

如图所示，较低层（即文本编码层）在所有任务中共享，而顶层是任务特定的，组合不同类型的 NLU 任务，如单句分类、成对文本分类、文本相似性和相关性排序。与 BERT 模型类似，MT-DNN 分两个阶段进行训练：预训练和微调。与 BERT 不同的是，MT-DNN 在微调阶段使用 MTL，在其模型架构中具有多个任务特定层。

在多任务精调阶段，我们使用基于 minibatch 的随机梯度下降（SGD）来学习模型参数（也就是，所有共享层和任务特定层的参数），如下图算法 1 所示。

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