阿里AI打破中文語言理解榜單紀錄，首次超越人類成績

來源：蒙面的大俠 釋出時間：2022-11-26 17:31

11月25日動靜，在最新的中文語言理解領域權勢鉅子榜單CLUE中，阿里AI以86.685的總分成績創造了新紀錄，這是該榜單誕生近三年以來，AI首次超越人類成績（86.678），意味著AI模型的中文語言理解水平達到了新的高度。此次參評的AI模型為阿里通義大模型系列的AliceMind（以下簡稱“阿里通義AliceMind”），其基礎模型已在ModelScope平臺（魔搭，https://modelscope.cn）開放。

CLUE最新榜單：阿里通義AliceMind總分超越人類成績

作為業界最權勢鉅子的中文自然語言理解榜單之一，CLUE從文字分類、閱讀理解、自然語言推理等9項任務中全面考核AI模型的語言理解能力。過去三年，該榜單吸引了眾多海內頂尖NLP團隊的介入，儘管榜首位置多次易主，但參評AI模型一直未能超越人類成績。根據最新的結果，阿里通義AliceMind在4項任務中的表現超過人類水平，同時實現了總榜平均分的首次超越。

中文語言理解是AI業界亟待攻克的困難之一。為晉升AI模型對詞語、句子以及語言整體的理解力，在預練習階段，達摩院沿用超大規模模型練習所使用的海量高質量中文文字，同時對模型結構和練習技術進行了一系列最佳化，如使用啟用函式GLU、字詞混合的大詞表等獲得更強的文字建模能力，使用StrongHold練習加速技術縮短迭代週期、節約算力本錢，進而獲得機能的明顯晉升。在精調階段，面對文字分類、閱讀理解、自然語言推理等下游任務，達摩院採用了遷移學習、資料增強、特徵增強等技術，進一步晉升模型表現。

以CLUE榜單的CHID成語閱讀理解填空任務為例，該任務需要AI模型選出準確的成語進行填空。阿里通義AliceMind可透過海量文字資料的學習達到“博聞強識”的效果，在預練習階段把握選詞填空所依靠的語義理解能力，並將其進行成語資料的領域遷移練習，終極模型在測試任務中的成績遠超人類。

作為最早投入預練習語言模型研究的團隊之一，達摩院研發了阿里通義AliceMind，該體系涵蓋預練習模型、多語言預練習模型、超大中文預練習模型等，具備閱讀理解、機器翻譯、對話問答、文件處理等多種能力，該模型體系已斬獲36項冠軍。目前，相關技術已應用於醫療、電商、法律等領域，在跨境電商領域，達摩院的機器翻譯系統能提供214種語言的互譯服務，天天為海內200萬中小商家翻譯上億文字，助力國貨走向全世界。

11月25日動靜，在最新的中文語言理解領域權勢鉅子榜單CLUE中，阿里AI以86.685的總分成績創造了新紀錄，這是該榜單誕生近三年以來，AI首次超越人類成績（86.678），意味著AI模型的中文語言理解水平達到了新的高度。此次參評的AI模型為阿里通義大模型系列的AliceMind（以下簡稱“阿里通義AliceMind”），其基礎模型已在ModelScope平臺（魔搭，https://modelscope.cn）開放。

CLUE最新榜單：阿里通義AliceMind總分超越人類成績

作為業界最權勢鉅子的中文自然語言理解榜單之一，CLUE從文字分類、閱讀理解、自然語言推理等9項任務中全面考核AI模型的語言理解能力。過去三年，該榜單吸引了眾多海內頂尖NLP團隊的介入，儘管榜首位置多次易主，但參評AI模型一直未能超越人類成績。根據最新的結果，阿里通義AliceMind在4項任務中的表現超過人類水平，同時實現了總榜平均分的首次超越。

中文語言理解是AI業界亟待攻克的困難之一。為晉升AI模型對詞語、句子以及語言整體的理解力，在預練習階段，達摩院沿用超大規模模型練習所使用的海量高質量中文文字，同時對模型結構和練習技術進行了一系列最佳化，如使用啟用函式GLU、字詞混合的大詞表等獲得更強的文字建模能力，使用StrongHold練習加速技術縮短迭代週期、節約算力本錢，進而獲得機能的明顯晉升。在精調階段，面對文字分類、閱讀理解、自然語言推理等下游任務，達摩院採用了遷移學習、資料增強、特徵增強等技術，進一步晉升模型表現。

以CLUE榜單的CHID成語閱讀理解填空任務為例，該任務需要AI模型選出準確的成語進行填空。阿里通義AliceMind可透過海量文字資料的學習達到“博聞強識”的效果，在預練習階段把握選詞填空所依靠的語義理解能力，並將其進行成語資料的領域遷移練習，終極模型在測試任務中的成績遠超人類。

作為最早投入預練習語言模型研究的團隊之一，達摩院研發了阿里通義AliceMind，該體系涵蓋預練習模型、多語言預練習模型、超大中文預練習模型等，具備閱讀理解、機器翻譯、對話問答、文件處理等多種能力，該模型體系已斬獲36項冠軍。目前，相關技術已應用於醫療、電商、法律等領域，在跨境電商領域，達摩院的機器翻譯系統能提供214種語言的互譯服務，天天為海內200萬中小商家翻譯上億文字，助力國貨走向全世界。

11月25日動靜，在最新的中文語言理解領域權勢鉅子榜單CLUE中，阿里AI以86.685的總分成績創造了新紀錄，這是該榜單誕生近三年以來，AI首次超越人類成績（86.678），意味著AI模型的中文語言理解水平達到了新的高度。此次參評的AI模型為阿里通義大模型系列的AliceMind（以下簡稱“阿里通義AliceMind”），其基礎模型已在ModelScope平臺（魔搭，https://modelscope.cn）開放。

CLUE最新榜單：阿里通義AliceMind總分超越人類成績

作為業界最權勢鉅子的中文自然語言理解榜單之一，CLUE從文字分類、閱讀理解、自然語言推理等9項任務中全面考核AI模型的語言理解能力。過去三年，該榜單吸引了眾多海內頂尖NLP團隊的介入，儘管榜首位置多次易主，但參評AI模型一直未能超越人類成績。根據最新的結果，阿里通義AliceMind在4項任務中的表現超過人類水平，同時實現了總榜平均分的首次超越。

中文語言理解是AI業界亟待攻克的困難之一。為晉升AI模型對詞語、句子以及語言整體的理解力，在預練習階段，達摩院沿用超大規模模型練習所使用的海量高質量中文文字，同時對模型結構和練習技術進行了一系列最佳化，如使用啟用函式GLU、字詞混合的大詞表等獲得更強的文字建模能力，使用StrongHold練習加速技術縮短迭代週期、節約算力本錢，進而獲得機能的明顯晉升。在精調階段，面對文字分類、閱讀理解、自然語言推理等下游任務，達摩院採用了遷移學習、資料增強、特徵增強等技術，進一步晉升模型表現。

以CLUE榜單的CHID成語閱讀理解填空任務為例，該任務需要AI模型選出準確的成語進行填空。阿里通義AliceMind可透過海量文字資料的學習達到“博聞強識”的效果，在預練習階段把握選詞填空所依靠的語義理解能力，並將其進行成語資料的領域遷移練習，終極模型在測試任務中的成績遠超人類。

作為最早投入預練習語言模型研究的團隊之一，達摩院研發了阿里通義AliceMind，該體系涵蓋預練習模型、多語言預練習模型、超大中文預練習模型等，具備閱讀理解、機器翻譯、對話問答、文件處理等多種能力，該模型體系已斬獲36項冠軍。目前，相關技術已應用於醫療、電商、法律等領域，在跨境電商領域，達摩院的機器翻譯系統能提供214種語言的互譯服務，天天為海內200萬中小商家翻譯上億文字，助力國貨走向全世界。

11月25日動靜，在最新的中文語言理解領域權勢鉅子榜單CLUE中，阿里AI以86.685的總分成績創造了新紀錄，這是該榜單誕生近三年以來，AI首次超越人類成績（86.678），意味著AI模型的中文語言理解水平達到了新的高度。此次參評的AI模型為阿里通義大模型系列的AliceMind（以下簡稱“阿里通義AliceMind”），其基礎模型已在ModelScope平臺（魔搭，https://modelscope.cn）開放。

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作為業界最權勢鉅子的中文自然語言理解榜單之一，CLUE從文字分類、閱讀理解、自然語言推理等9項任務中全面考核AI模型的語言理解能力。過去三年，該榜單吸引了眾多海內頂尖NLP團隊的介入，儘管榜首位置多次易主，但參評AI模型一直未能超越人類成績。根據最新的結果，阿里通義AliceMind在4項任務中的表現超過人類水平，同時實現了總榜平均分的首次超越。

中文語言理解是AI業界亟待攻克的困難之一。為晉升AI模型對詞語、句子以及語言整體的理解力，在預練習階段，達摩院沿用超大規模模型練習所使用的海量高質量中文文字，同時對模型結構和練習技術進行了一系列最佳化，如使用啟用函式GLU、字詞混合的大詞表等獲得更強的文字建模能力，使用StrongHold練習加速技術縮短迭代週期、節約算力本錢，進而獲得機能的明顯晉升。在精調階段，面對文字分類、閱讀理解、自然語言推理等下游任務，達摩院採用了遷移學習、資料增強、特徵增強等技術，進一步晉升模型表現。

以CLUE榜單的CHID成語閱讀理解填空任務為例，該任務需要AI模型選出準確的成語進行填空。阿里通義AliceMind可透過海量文字資料的學習達到“博聞強識”的效果，在預練習階段把握選詞填空所依靠的語義理解能力，並將其進行成語資料的領域遷移練習，終極模型在測試任務中的成績遠超人類。

作為最早投入預練習語言模型研究的團隊之一，達摩院研發了阿里通義AliceMind，該體系涵蓋預練習模型、多語言預練習模型、超大中文預練習模型等，具備閱讀理解、機器翻譯、對話問答、文件處理等多種能力，該模型體系已斬獲36項冠軍。目前，相關技術已應用於醫療、電商、法律等領域，在跨境電商領域，達摩院的機器翻譯系統能提供214種語言的互譯服務，天天為海內200萬中小商家翻譯上億文字，助力國貨走向全世界。

11月25日動靜，在最新的中文語言理解領域權勢鉅子榜單CLUE中，阿里AI以86.685的總分成績創造了新紀錄，這是該榜單誕生近三年以來，AI首次超越人類成績（86.678），意味著AI模型的中文語言理解水平達到了新的高度。此次參評的AI模型為阿里通義大模型系列的AliceMind（以下簡稱“阿里通義AliceMind”），其基礎模型已在ModelScope平臺（魔搭，https://modelscope.cn）開放。

CLUE最新榜單：阿里通義AliceMind總分超越人類成績

作為業界最權勢鉅子的中文自然語言理解榜單之一，CLUE從文字分類、閱讀理解、自然語言推理等9項任務中全面考核AI模型的語言理解能力。過去三年，該榜單吸引了眾多海內頂尖NLP團隊的介入，儘管榜首位置多次易主，但參評AI模型一直未能超越人類成績。根據最新的結果，阿里通義AliceMind在4項任務中的表現超過人類水平，同時實現了總榜平均分的首次超越。

中文語言理解是AI業界亟待攻克的困難之一。為晉升AI模型對詞語、句子以及語言整體的理解力，在預練習階段，達摩院沿用超大規模模型練習所使用的海量高質量中文文字，同時對模型結構和練習技術進行了一系列最佳化，如使用啟用函式GLU、字詞混合的大詞表等獲得更強的文字建模能力，使用StrongHold練習加速技術縮短迭代週期、節約算力本錢，進而獲得機能的明顯晉升。在精調階段，面對文字分類、閱讀理解、自然語言推理等下游任務，達摩院採用了遷移學習、資料增強、特徵增強等技術，進一步晉升模型表現。

以CLUE榜單的CHID成語閱讀理解填空任務為例，該任務需要AI模型選出準確的成語進行填空。阿里通義AliceMind可透過海量文字資料的學習達到“博聞強識”的效果，在預練習階段把握選詞填空所依靠的語義理解能力，並將其進行成語資料的領域遷移練習，終極模型在測試任務中的成績遠超人類。

作為最早投入預練習語言模型研究的團隊之一，達摩院研發了阿里通義AliceMind，該體系涵蓋預練習模型、多語言預練習模型、超大中文預練習模型等，具備閱讀理解、機器翻譯、對話問答、文件處理等多種能力，該模型體系已斬獲36項冠軍。目前，相關技術已應用於醫療、電商、法律等領域，在跨境電商領域，達摩院的機器翻譯系統能提供214種語言的互譯服務，天天為海內200萬中小商家翻譯上億文字，助力國貨走向全世界。