百度ERNIE是百度自主研发的一系列基于知识增强的预训练语言模型，以下是其详细介绍：

发展历程

  • 2019年11月，百度发布ERNIE语义理解开发套件 。
  • 2020年7月，提出知识增强视觉-语言预训练模型ERNIE-ViL 。
  • 2021年12月8日，联合鹏城实验室发布全球首个知识增强千亿大模型——鹏城-百度·文心（模型版本号：ERNIE 3.0 Titan） 。
  • 2022年5月，发布融合任务相关知识的千亿大模型ERNIE 3.0 Zeus 。
  • 2023年3月，在ERNIE及PLATO系列模型基础上研发发布文心一言 。
  • 2024年4月16日，百度正式发布文心大模型4.0工具版 。
  • 2024年6月28日，百度正式发布文心大模型4.0Turbo 。

技术原理

  • 全局目标语言模型：通过构建全局目标语言模型，使模型能够观察到整个句子的上下文信息，相比传统的局部建模方法，提高了模型对于长文本的理解能力 。

  • 知识蒸馏：在预训练阶段引入知识蒸馏技术，将不同领域的知识注入到模型中，使模型具备更广泛的语义理解和推理能力 。

主要模型及特点

  • ERNIE 3.0：自回归和自编码网络融合进行预训练，自编码网络采用ERNIE 2.0的多任务学习增量式构建预训练任务，自回归网络基于Transformer-XL结构支持长文本语言模型建模。多范式的统一预训练模式使其在理解、生成和零样本学习任务上表现出色，可支持智能创作、摘要生成、问答等各类自然语言理解和生成任务 。

  • ERNIE-ViLG 2.0：是全球首个知识增强的AI作画大模型，也是目前全球参数规模最大的AI作画大模型。能根据一句话或者一段描述文本，快速理解其含义和场景，并在几十秒内生成媲美人类作画水平的图像，且可同时生成数百张风格各异的画作。

  • ERNIE-Search：使用预训练阶段细粒度交互向粗粒度交互蒸馏的策略，通过在训练过程中进行自蒸馏，提高了模型在检索领域的效果，节省了传统方法中训练教师模型的开销 。

  • ERNIE-M：面向多语言建模的预训练-微调框架，基于回译机制，从单语语料中学习语言间的语义对齐关系，显著提升包括跨语言自然语言推断、语义检索、语义相似度、命名实体识别、阅读理解在内的5种典型跨语言理解任务效果 。

  • ERNIE-Code：首个多自然语言多编程语言代码大模型，支持100多种自然语言和15种编程语言，采用多语言多任务联合训练的方式，在代码补全、代码搜索、代码摘要、代码修复等任务上取得领先效果 。

应用场景

  • 自然语言处理任务：如文本分类、命名实体识别、关系抽取等，ERNIE通过有效融合领域知识，提升了这些任务的准确性和性能 。

  • 内容创作领域：可用于生成剧本、故事、诗歌、新闻报道等各种文本内容，为创作者提供灵感和素材。

  • 智能客服与对话系统：能够理解用户问题的意图，提供准确的回答和解决方案，提升客户体验。

  • 代码智能场景：用于代码补全、代码搜索、代码生成、代码摘要、代码翻译、代码修复、缺陷检测、克隆检测等任务。

  • 跨语言交流场景：如ERNIE-M可帮助不同语言的用户进行交流，辅助语言学家和考古学家理解濒危或失传的语言。