小布助手对话短文本语义匹配：预训练与模型融合策略详解

在赛道三中小布助手对话短文本语义匹配项目中, AC Milan团队面临的主要挑战是利用有限的脱敏数据进行语义理解和对话场景的适应。他们采取了一套系统性的方法来优化模型性能。 首先，预训练是整个过程的关键步骤。由于赛题提供的数据是经过脱敏处理的新语言，无法直接应用开源预训练模型，团队选择Bert和其变种Nezha进行模型定制。Bert和Nezha的区别在于绝对位置编码与相对位置编码，这有助于捕捉文本序列中的依赖关系。团队预训练了四个模型，每种模型参数量约为1亿，包括Bert-base-chinese和Nezha-cn-base，不同的截断长度和词表设置以适应不同长度文本。 在预训练阶段，团队针对Bert的Masked Language Model (MLM)任务进行了创新。他们采用了一种融合对偶、长度自适应动态N-gram Mask策略。对偶技术通过交换输入文本序列的位置，增加了数据的多样性，增强了模型的泛化能力。动态N-gram Mask策略则在每个迭代中随机生成新的mask，增加了训练的复杂度。长度自适应确保了对短文本进行适当级别的掩码，避免过度破坏语义。此外，团队还采取措施防止连续的Mask，以保持文本结构的完整性。 微调阶段是在预训练的基础上，针对具体任务调整模型参数，使其更好地适应小布助手的对话场景。模型融合则将多个预训练模型的优点结合，可能通过模型集成或融合学习的方式提高整体性能。 最后，线上推理环节关注模型在实际应用环境中的效率和效果。团队可能优化了模型架构和计算资源，确保在四卡线上环境中能稳定且高效地运行。整个过程中，性能优化至关重要，通过各种技术和策略，团队努力在有限的数据条件下，最大化模型的表达能力和泛化能力，以提升对话短文本语义匹配的准确性。