文心Ernie技术原理
一、背景技术
Ernie是基于Bert模型进行改进，基本模型是Transformer，Bert完成的预训练任务是：完形填空（通过基本语言单元掩码）；上下句预测。
Bert模型的缺陷是：只能捕获局部的语言信号，缺乏对句子全局的建模，从而难以学习到词、短语、实体的完整语义。
Bert模型的训练任务之一是掩码语言模型，它将单个的字(中文)、词(英文)进行随机mask标记后，去预测被mask的值。掩码语言模型使得Bert具有良好的效果，但同时巨大的缺陷是将句子的字与字或词与词之间的关系拆散了。在上图中，将哈尔滨的尔字mask后，就拆散了原本的词语内部关系。
二、Ernie1.0的改进之处
针对Bert模型的缺陷，Ernie使用的掩码语言模型mask的不是单个的字或词，而是完整的词语、短语、命名实体。遮盖住后预测整体，从而使得语言模型能够训练出较好的全局信息，能够学习到非常先验的结果。
百度经过大量的训练，训练出效果较好的分词模型、短语拼接模型以及命名实体识别的模型，提前将语料中的词语进行标记。（在论文中这个思想称为：知识融合）
三、Ernie1.0的效果
四、Ernie2.0的改进之处
持续学习语义理解框架
主要思想： 不断学习预料中的不同层次的任务和知识，从而去增强Ernie模型语义表示的建模能力。
首先从大数据和先验知识中随机的构建不同的预训练任务，接下来将任务逐渐加入到多任务训练器中进行多任务预训练，从而加强Ernie模型的能力。得到预训练模型后，利用多任务预训练数据去针对不同的应用任务微调即可。
五、Ernie2.0的模型结构
Ernie模型将四大部分作为输入，分别为：
1.Token embedding：词向量本身的embedding
2.Sentence embedding：句子类型的embedding
3.Position embedding：位置信息的embedding
4.Task embedding：任务embedding建模不同的任务
将四大embedding相加，最终的结果作为Transformer的输入，训练不同的子任务。子任务分为三类，分别为：
1.Word-aware Pre-training Task 词法层面的预训练任务；
2.Structure-aware Pre-training Task 结构层面的预训练任务；
3.Semantic-aware Pre-training Task 语义层面的预训练任务。
列举了Ernie2.0中几个具有特色的任务：
1.语序关系：判断几段文本的语序；
2.语义距离：判断语义远近关系；
3.逻辑关系：判断文本之间的逻辑关系。
六、Ernie3.0的模型效果
七、Ernie Tiny模型
效果很显著，但速度提升较少。
Ernie Distill 提速千倍，降低应用资源开销
