AIの小サンプル学習精度が初めて人間を超え、アリババがFewCLUEでダブル優勝

自然言語理解の状況は静かに劇的な変化を遂げています。

最近、中国語理解の権威あるベンチマークであるCLUEが、小規模サンプル学習評価リストであるFewCLUEの最新結果を発表しました。アリババは、大規模モデルとパラメータ制限のないモデルの両方の競争で「人間」に次ぐ最高記録を更新し、非常に少ないサンプル数（1つのカテゴリで10個以上）の条件下でのニューステキスト分類において人間の認識精度を上回りました。これは、AI の小規模サンプル学習が NLP タスクで人間を上回る能力を持っていることを証明しています。

FewCLUE は、CLUE が開始した最新の中国の小規模サンプル学習評価リストであり、大規模モデルとパラメータ制限のないモデルの 2 つのトラックが含まれています。これは、事前トレーニング済みモデルが小規模サンプル学習を通じて特定の自然言語処理タスクを習得できるかどうかを評価するために使用されます。この評価に基づいて、研究者は事前トレーニング済みモデルの一般化と精度をより正確に測定できます。

周知のとおり、特定の自然言語処理タスクにおいて、事前トレーニング済みモデルの高い精度を達成するには、非常にコストがかかります。研究者たちは、低コストでかなりの認識精度を達成することを期待して、小サンプル学習技術に注目してきました。

Alibaba Cloudの機械学習プラットフォームPAIとDAMO Academyが共同で大規模モデル＋小規模サンプルの共同ソリューションを提案したと報じられた。大規模な一般的な事前トレーニングに基づいて、数十億の知識グラフが事前トレーニング モデルに統合され、強力な基盤 KGBert が作成されました。 Fuzzy-PET少数サンプル学習と組み合わせることで、事前トレーニングの微調整技術と比較して、複数のタスクの精度が約25％向上し、小さなサンプル学習タスクでは人間の精度を超えました。たとえば、インテリジェントな顧客サービスのシナリオでは、ユーザーの需要を識別するには、数十のサンプルを手動でラベル付けするだけで、90% の精度を達成できます。

この小規模サンプル学習技術が Alibaba の実際のシナリオに実装され、良好なビジネス パフォーマンスを達成したことは特筆に値します。現在、アリババクラウドのインテリジェントカスタマーサービスYun Xiaomiは、わずか20サンプルで迅速なコールドスタートを実現し、80％以上の精度率で正確な質疑応答を実現しています。官公庁、金融、一般業種など、さまざまな業務シーンに導入されています。開発者は、PAI に基づいて業界のソリューションを直接呼び出すことも、二次開発を行って独自のモデルを作成することもできます。

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Alibaba Cloud PAI は世界をリードする機械学習プラットフォームです。過去数年間で、国内外の多くのAI記録を更新しました。2019年10月には、英語のマルチラウンド読書リストQuACで1位になりました。 2020年3月、中国CLUE分類リストで第1位にランクされました。 2020年8月、英語版SuperGLUEで中国1位、世界2位にランクインしました。

「私たちは、アルゴリズムとエンジニアリングの共同設計を通じてエンドツーエンドの大規模な AI エンジニアリング機能を構築し、クラウド AI プラットフォーム PAI を使用してあらゆる分野に貢献したいと考えています。」アリババ副社長兼アリババクラウドコンピューティングプラットフォーム責任者の賈陽青氏は、「現在、PAIはデータ注釈、モデル設計、分散トレーニング、モデル管理、モデルサービスなど、AI資産管理のあらゆる側面をサポートしており、企業におけるAIアプリケーションの効率を総合的に向上させています」と述べた。