声名远播5400亿模型，IDEA封神榜团队仅2亿级模型达到零样本学习SOTA

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所示 2

UniMC（一个最初仿真展现型）

仿真基本概念

大部分的 NLU 能够都是基于表单的，而分解仿真需将表单给分解成来，这也许是沙重了能够的重复性和仿真的深造效率。对于许多基于表单的能够（Label-based Task）来说，不一定只需给定读取评注，可用评注归属于每种 label 的机率方能。基于这个基本概念，我们将 NLU 能够产物为多项自由选择能够（Multiple-Choice）。即给定评注、解决办法和可自由选择，可用每个可自由选择的机率，而不需将可自由选择分解成来。

在此基础便是，我们驳斥一个最初本质：仿真的展现型。整体的仿真展现型，都是在左边附沙某个层，比如类群层。或者是，分解仿真 GPT 的展现型是通过 Prompt 来开掘仿真的基础知识。而我们驳斥的 UniMC 方案不需在 PMLM 替换成任何额外的层，开掘了另一种 PMLM 的展现型。

在本学术著作中的，我们自由选择了 ALBERT 作为我们的核心成员 PMLM 的网络。

独立的多项自由选择JPEG

如所示 3，我们决心把基于表单的 NLU 能够都转换成独立的 MC（Multiple-Choice）JPEG。我们的观念是，尽可能少附沙人工的资讯。

所示 3

具体段落地说，我们做到了如下基元：

把 label 变成 option；自由选择是否附沙 question prompt（question 基本来自图表集的描绘）。

优点：只建筑设计了一种 option prompt，建筑设计一种或者是很难 question prompt。

仿真本体

UniMC 的本体如下所示 4 所示，它有别于类似于 BERT 的自编码本体。主要时序为，我们先行独立好显然相同能够的读取，并且容许好读取的资讯二者之间的流通性，经过 PMLM 后来，借助 O-MLM、OP 和 MLM 顺利完成 MC training，最后有别于 O-MLM 和 OP 顺利完成 zero-shot 亦同测。最后我将一步一步地拆开我们的方案。

所示 4

读取 Input

如所示 5 深蓝色实线框区域段落。在读取到 UniMC 先行前还要处理一下，变成 UniMC 特有的 token JPEG。为了大幅提高计算效率，我们将所有可自由选择与解决办法和评注顺利完成如此一来重新组合，即 [Options, Question, Passage]。并且我们在每一个可自由选择的末尾插入一个类似的 token，[O-MASK]，用来表示 yes 或 no（选不选这个可自由选择）。（注，为了可以提高则否性，我们则否了[MASK] token。

如所示 5 粉红色虚线框区域段落。我们需权衡读取的资讯源太多，有可自由选择的资讯、解决办法的资讯和评注段的资讯。它们二者之间的的资讯就会相互冲击，所以我们决心隔绝显然相同的的资讯。比如，我们在读取的时候，假如可以注意到别的可自由选择，那么这道题的重复性就下降了，仿真就会有气态。

因此我们顺利完成了如下权衡：

有别于 Segment ID，告诉仿真 option 和 context（question，passage）的资讯是显然相同的；修正 Postion ID，需仿真同等地当成显然相同 option 的位置的资讯；修正 Attention Mask 矩阵，不必要仿真可以注意到显然相同 option 的的资讯引发仿真导致气态。 所示 5

仿真如何做到自由试题？（O-MLM 和 OP）

如所示 6，我们借助 O-MLM 和 OP 能够来让仿真可以去「自由选择」解答。O-MASK 显然让位于 MASK token（具体段落地，为了不附沙额外的匹配以及充分借助仿真在无监督亦同专业训练过渡阶段所深造到的基础知识，我们则否了 MaskLM head 的匹配）。唯一显然相同的是，它是 100% 被 mask 的。O-MLM 能够的能够就是把 O-MASK 解密成 ‘yes’ 或 ‘no’，其用来亦同测该可自由选择是否被自由选择。

而 OP 能够的主导作用在于，从各个可自由选择的‘yes’中的亦同测解答。具体段落地，我们取每个 [O-MASK] 可用的 ‘yes’ 的 logit 顺利完成 softmax 得到每个可自由选择的机率，取机率最主要的的可自由选择最为亦同测解答方能。

所示 6

在一个 Batch 中的处理多个 MC 能够

如所示 7，我们决心在一个 batch 中的装入多个 MC 图表集，这样可以增强仿真的战斗能力，而且，也更沙独立（Unified）。我们在构建 batch 的时候，发现了一个解决办法：假如，一个 batch 里面有显然相同可自由选择的 sample 呢？

所以我们在可用的末尾，再次建筑设计了一个 logit mask 的法则。如此一来给牵涉到的 token 彰显一个负无穷大的亦同测值，沙慢慢地，我们就可以在计算 softmax 的时候抑制别的 token 对于 O-MASK 的冲击了。并且，显然相同存量的多项自由试题可以在一个 batch 中的独立处理。

所示 7

仿真专业训练和亦同测

MC Training

与 FLAN 的 Instruction Tuning 显然相同，我们只不过在 MC 图表集上顺利完成专业训练，这主要是为了让仿真学就会如何做到自由试题，并且 MC 图表集有着一定的通用性，比如，显然相同的图表集可能由存量少于的表单组成。

所示 8

Zero-shot Inference

有趣的是，我们可以发现，这两个能够，是可以在 Training 和 zero-shot inference 两个过渡阶段包括恰当性的。这是因为我们都是有别于了 O-MLM 和 OP 两个能够来实现让仿真做到自由试题。并且由于我们抛弃了类群层，所有的匹配都可以则否，这样一来就激活了 PMLM 的 Zero-shot 战斗能力。

所示 9

UniMC 耐用性

英文名称故事情节

我们借助了 14 份 multiple -choice 能够顺利完成亦同专业训练，然后做到其他 NLU 能够顺利完成 zero-shot 耐用性检测。在 4 个 NLI 能够中的， UniMC 得到了 SOTA 并且跃升 5400 亿匹配的 PaLM 仿真。

所示 10

并且我们在类群能够上击退了以 GPT-2 和 GPT-3 为核心成员的的网络。对于非常艰难的 Dbpedia 能够，高近 13 个都可，甚至可以远超 88.9% 的超高统计分析。

所示 11

为了探究 UNIMC 的泛化性，我们和 FLAN 做到了对比。可以注意到，我们的 UniMC 几乎可以在所有能够中的跃升 FLAN 或者是接近。

所示 12

中的文故事情节

在中的文故事情节中的，我们借助了 40 份有监督图表集，并独立形态带进 MC 的能够方式对 UniMC 仿真顺利完成亦同专业训练，然后在 FewCLUE 和 ZeroCLUE 的 9 个能够上顺利完成检测。上半年 2022 年 8 同月 30 日，UniMC 得到了 FewCLUE 和 ZeroCLUE 双榜第一（所示中的的下凡 - UnifiedMC 即为 UniMC）。

所示 13

所示 14

归纳

我们驳斥了一个新颖的 Zero-shot 故事情节下的 NLU 能够的提高效率，仅借助亿级的匹配量就取胜了千倍匹配量的复杂大仿真。

此外，我们几乎很难替换成任何的人工的资讯。并且关键在于了 BERT 类仿真的亦同专业训练和更正不恰当的解决办法，我们的专业训练和亦同测是有着恰当性的。我们甚至可以做到到一次专业训练，多次 zero-shot 亦同测，极大地提高效率了算力效率。现有 IDEA 猪八戒制作团队仍然推成了超过 70 个亦同专业训练大仿真。

仿真：猪八戒总学术著作（中的英双语）：猪八戒主页：

提及

[1]Impossible Triangle: What's Next for Pre-trained Language Models?

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