中文预训练模型发展现状与神舟大规模模型应用

神舟大规模预训练模型 大规模中文预训练模型现状 预训练语言模型是自然语言处理（NLP）的基础技术之一，近年来，随着数据量的增加和算力的提高，大规模中文预训练语言模型得到了快速发展。这些模型的出现极大地推动了NLP技术的发展，并且已经在许多领域中得到了应用。 当前，大规模中文预训练语言模型的发展主要有两个方面：一是模型的参数量和训练资源，二是模型的应用场景。模型的参数量和训练资源是指模型的规模和训练所需的计算资源。当前，大规模中文预训练语言模型的参数量已经达到了数十亿级别，训练所需的计算资源也达到了TB级别。 从当前的大规模中文预训练语言模型来看，悟道2.0的参数量达到了1.75万亿，训练资源达到了4.9TB高质量图文数据，发布时间为2021年6月。盘古的参数量达到了26亿，训练资源达到了80TB原始数据，清洗后为100GB和1.1TB，发布时间为2021年4月。悟道1.0文汇的参数量达到了113亿，训练资源达到了300GB文本和2TB图，发布时间为2021年3月。 此外，还有阿里PLUG、百度PLATO-XL、腾讯神舟、百度ERNIE3.0等大规模中文预训练语言模型。这些模型的出现极大地推动了NLP技术的发展，并且已经在许多领域中得到了应用。 神舟大规模预训练模型的应用点 神舟大规模预训练模型是一种基于 transformer 结构的语言模型，它可以用于自然语言处理、文本分类、命名实体识别、语义角色标注等任务。从搜索视角来看，神舟大规模预训练模型的应用点主要有两个方面：一是自然语言处理，二是信息检索。 在自然语言处理方面，神舟大规模预训练模型可以用于文本分类、命名实体识别、语义角色标注等任务。这些任务都是基于语言模型的，因此神舟大规模预训练模型可以为这些任务提供强有力的支持。 在信息检索方面，神舟大规模预训练模型可以用于搜索引擎的排序、文档排名等任务。神舟大规模预训练模型可以学习到文档的语义信息，从而提高搜索引擎的精度。 核心挑战 大规模中文预训练语言模型面临着三个核心挑战：数据、算力和算法。 首先，大规模中文预训练语言模型需要TB级别的数据来训练模型，而这些数据需要是高质量的文本数据。其次，大规模中文预训练语言模型需要强大的算力来训练模型，通常需要A100GPU128张以上的算力。最后，大规模中文预训练语言模型需要高效的算法来训练模型，例如多机多卡并行训练能力。 总结 大规模中文预训练语言模型是NLP技术的基础之一，它的出现极大地推动了NLP技术的发展，并且已经在许多领域中得到了应用。但是，大规模中文预训练语言模型也面临着三个核心挑战：数据、算力和算法。为了更好地适配业务，数据需要更贴近业务场景。