在自然语言处理（NLP）领域，基于 Transformer 结构的预训练语言模型展示出了强大的语言理解能力，在各类 NLP 任务上都取得了巨大突破。
然而，在众多真实的业务场景中，有标注的数据是往往是严重稀缺的，而相关数据的获取和标注需要大量的人力和专家知识的投入。因此，小样本学习的研究已经成为业界的热点之一。
针对这一问题，IDEA 研究院认知计算与自然语言研究中心（下面简称 IDEA CCNL）研发了模型生产工具 GTS 乾坤鼎引擎以及 GTSfactory 模型自动生产平台，其基于封神榜开源模型体系，提出了首创的 GTS（Generator-Teacher-Student）训练体系，通过「用 AI 生产 AI」的方式，以自动化生产的模型在中文语言理解权威评测基准 FewCLUE 榜单上分别取得了第一名及第三名的好成绩。
FewCLUE 是中文语言理解权威评测 CLUE 的子榜，旨在探索小样本学习的最佳实践，先后吸引了包括百度、腾讯微信、美团、网易、奇点智源和浪潮人工智能研究院等工业界和学术界顶尖机构的参与。GTS 系列产品的这一次登顶，也预示着其模型自动化生产技术已经达到了顶尖的算法专家水平。
其中，GTS 乾坤鼎在 EPRSTMT(电商评论情感二分类)任务中超过了其他算法专家生产的模型，同时也刷新了 BUSTM(句子对相似度判断)任务的记录；而 GTSfactory 自动生产出的 1.1 亿参数的小模型在总分和单项任务中均接近算法专家的最好水平，这也是 FewCLUE 榜单中 TOP10 里模型参数最小的模型。
IDEA CCNL 目前已经开源 GTS 乾坤鼎（https://github.com/IDEA-CCNL/GTS-Engine），也将逐步开源 GTSfactory，让更多的人可以参与到 GTS 训练体系中来，将 IDEA-CCNL 坚持的「用 AI 生产 AI」的理念传播开来。
GTS 乾坤鼎登顶 fewCLUE，GTSfactory 达到算法专家水平
GTS 系列产品专注于研究在不同模型参数规模下的小样本 NLU 任务模型自动生产，其中，GTS 乾坤鼎引擎利用 13 亿参数规模的 Erlangshen-BERT 进行训练，而 GTSfactory 模型自动生产平台则搭建了 Generator(参数量几十亿及以上的生成模型)、Teacher(参数量 10 亿以上的大模型)及 Student(参数量 1 亿小模型)协同训练的体系，最终生产出可以落地部署的轻量级小模型。
在「GTS」训练体系的加持下，GTS 乾坤鼎通过自动化训练的方式，在没有模型集成的情况下，凭借单一模型登顶 FewCLUE，真的有点「鼎」。其中，EPRSTMT(电商评论情感二分类) 任务中取得了 90.04 分，超过曾经的第一 90.0 分，并刷新了该项任务的最高记录；BUSTM(句子相似度判断)任务中取得了 84.4 分，大幅度刷新了该项任务的最好成绩，其他几项任务也与 SOTA 接近，可以想象一下，如果在离线数据处理场景中使用 GTS 乾坤鼎自动化训练出的模型，那对于数据处理效率上的提升该有多么「鼎」。
GTS 乾坤鼎引擎致力于提供开箱即用的自然语言任务的处理能力，让你仅仅调用不到十行代码，即可低成本地训练出效果强大的模型。据介绍，GTS-Engine 未来将逐步开源全部的训练能力。
Github：https://github.com/IDEA-CCNL/GTS-Engine
如果说 GTS 乾坤鼎生产的 13 亿参数的大模型代表了小样本下的性能巅峰，那么 GTSfactory 生产的 1.1 亿参数的小模型则可能在开创小样本下的应用巅峰。在没有模型集成的情况下，GTSfactory 产出的单一小模型以 1.1 亿参数量取得了 FewCLUE 榜单第三名的成绩，超越一众参数量 10 亿、几十亿的重量级大模型，这说明在 Few-shot 场景下，GTS 训练体系产出的小模型可以兼具高性能及快速推理的能力。
传统的 AI 模型开发模式，一般是「一人负责一个模型」，一个算法工程师负责数据标注、算法尝试和调优、模型评估整个链路的工作，不但耗时耗力，生产的 AI 模型的效果还因算法工程师的水平而异。GTSfactory 平台的出现打破了这一桎梏，设想一下，当你需要进行实时意图识别时，你只需要提供几十条标注数据 + 几小时的训练等待时间，便可以在平台上获取一个性能相当优异的小参数量 AI 模型，业务的生产力将得到极大的释放。正如汽车工业中流水线的进步一样，GTS 打造了 AI 行业的模型自动化生产线，AI 生产工业化时代即将到来。
GTSfactory(gtsfactory.com)当前处于「免费公测」阶段，还有什么问题是免费 GPU 算力解决不了的呢？GTSfactory 背后的 GTS 八卦炉引擎，也将逐步开源所有的训练能力，这样本地也可以一键启动「炼丹」啦~
如何理解 GTS 训练体系？GTS 又如何实现「用 AI 生产 AI」？
首创的「GTS 训练体系」以模型间能力的传递为核心，依托于大模型的强大 NLU 能力，相较于传统基于 NAS 的自动化训练模式，可以极大地减少算力的消耗同时保持模型的性能。
具体的，GTS 训练体系在训练过程中会用到几十亿参数的生成模型 Generator，13 亿参数量及以上的 NLU 大模型 Teacher，最终将 Generator 及 Teacher 的大模型能力转化到 1 亿参数的小模型 Student 中。
在大模型能力的转化过程中，GTS 训练体系融合了「Collaborative Learning」、「Meta Learning」、「Self-Training」、「Prompt」等多种学习范式，开发者将 GTS 训练体系管道化、模块化，实现「N 个算法工程师」共建一个训练体系的算法开发模式，真正的构筑成了一种物理意义上的训练系统。因此，GTS 训练体系，从系统的角度去解读 G、T、S，又可以变为「General Training as a System」。
GTS 训练体系下，Generator 扮演了「存储 + 计算」一体的知识库这样的角色，源源不断地输出下游任务需要的数据，而 Teacher 则是扮演「数据校验」的角色，辅助 Generator 对生成数据进行校验；最终，Student 进一步整合来自 Generator 和 Teacher 的大模型能力。在整个能力传递的过程中，本质上是一个 AI 模型将能力传递到另一个 AI 模型，因此也类似于 AI 模型间的「教学」，这也即是 GTS 训练体系「用 AI 生产 AI」理念的由来。
GTS 乾坤鼎引擎技术揭秘
在 13 亿参数规模的大模型上进行训练，关键在于如何提升模型在小样本数据下的泛化能力。GTS-Engine 主要使用了以下几种关键的技术：
1.有监督预训练
它收集了百万级别带有标签的文本数据，并通过开源的中文概念图谱进行多标签层级的扩充，构造了一个涵盖所有主题的有监督分类数据集，利用这一规模庞大的数据集进行了有监督预训练，主要用于解决主题分类的任务。IDEA 研究院已经在 huggingface 上开源了模型。
2.新的学习范式
GTS-Engine 使用 UniMC（https://arxiv.org/abs/2210.08590）作为学习范式。UniMC 同样也是 IDEA-CNNL 提出的统一 NLU 学习范式，发表在了 EMNLP2022 会议上。它不仅在零样本 NLU 任务上表现优异，在小样本任务上同样效果卓越，在自然语言蕴含和句子对相似任务上，它使用这一范式进行微调。
3.检索增强
GTS-Engine 利用训练数据集构造了一个索引，通过编码器获得的句子向量作为索引的 key，标签作为索引的 value。通过 kNN 的方式对索引进行检索，把 kNN 预测的概率和分类器预测的概率进行插值作为最后的分类概率输出。同时，它也可以利用 TCBert 对句子编码器和分类器进行同时训练，进一步提高性能。
4.数据增强
GTS-Engine 使用 Masking、Dropout、Mixup 等方式进行数据增强，其中 Mixup 通过对输入数据进行简单的线性变换，构造新的组合样本和组合标签，可以增强模型的泛化能力。同时，它也引入了 R-Drop 对同一个句子做两次 Dropout，并且强制由 Dropout 生成的不同子模型的输出概率保持一致，使得模型更具有泛化性。
5.对比学习
GTS-Engine 使用 batch 内样本构造正负例，加入对比损失来训练模型。更进一步地，它也引入了 kNN 对同一个 batch 内的样本进行正负例的扩充，让对比学习能看到更多更丰富的语义，这也进一步提升了效果。
6. 系统化
最后，作者将上述提到的技术，通过训练流水线的方式有机地结合在一起，并加入 Self Training 驱动各个技术间的训练和融合，最终产出一个 13 亿级别参数的大模型。
IDEA 研究院已将部分训练细节进行了开源，GTS 乾坤鼎引擎后续将会逐步更新，将全部的模型生产能力全部开源，让你仅编写不到十行 Python 即可生产最好的 NLU 模型。
GTSfactory 技术揭秘
GTSfactory 的目标是生产出轻量化、可自由部署、高性能的小模型，从算法角度，可以分成离线算法和在线算法。
1.模型离线预训练技术：
A.基于 Meta Learning 的线下大规模有监督数据预训练
B.基于全词 MLM 的线下特定领域数据的无监督预训练 Domain Adaptive Pretraining
2.模型在线训练技术：
A.基于文本检索系统的任务相关预训练 Task Adaptive Pretraining
B.基于 3D 信息对齐的多模型协同训练
C.深度改造的 Prompt Learning
D.Self-Training / 伪标签等半监督技术的运用
E.RDrop、KNN、多任务学习、自适应模型验证等众多 Trick 的整合
小结
GTS 训练体系瞄准当前 AI 产业界的两大痛点：1）数据少、2）人力贵，类似于福特 1913 年发明的汽车生产流水线，IDEA CCNL 希望 GTS 训练体系成为「用 AI 生产 AI」的模型生产线，后续 GTS 训练体系还会纳入更多的 NLP 及多模态任务，如信息抽取、摘要、AIGC 等，为 AI 产业化贡献力量。GTS 系列产品面向更广泛的使用者，能够更快地接入业务轨道，节省硬件、软件、人力等成本，在激烈的市场竞争中，为千百万个尚在萌芽阶段的 ideas 抢救出更多的成长时间。
「让机器拥有与人一样的认知能力」，是一个非常高远的目标，等到它实现并掀起下一次人工智能浪潮，也许时间已经过去了许久。但正是每一次小小的进步，每一次手舞足蹈着宣布的「idea」，坚定地牵引着那一天的到来。
