全球人工智能技术创新大赛-赛道三：小布助手对话短文本语义匹配

非常荣幸能够拿到周周星，目前初赛第四，本着互联网开源精神，这里也做一些的分享，和大家相互学习，共同进步。

1、对偶数据增强，即Q1-Q2 pair变成Q2-Q1 pair；
2、闭包数据增强，即Q1-Q2=1，Q2-Q3=1，则Q1-Q3=1；
注意：数据增强时要保证正负样本比例，与原始分布一致，否则无效果甚至导致效果变差。

1、ESIM， 详细介绍
2、Bimpm，详细介绍
3、SentenceBert，详细介绍
注意：半交互是我们一开始的思路，底层使用双路bert，上层使用bert前模型等；并且使用ESIM单模加上trick，单模也可以上0.89，但是后面使用全交互，效果更好，就没有再继续实验了。

1、先MLM预训练，再微调；
2、MLM预训练与微调一起做，苏神代码思路
注意：第二种方式会比较费时，相当于预训练和微调一起做，训练轮数需要较长，因此我们采用的是第一种预训练方式。如果你卡多，完全可以采用第二种预训练方式。

1、全词掩码WWM，通过统计常在一起token的概率，找到全词；
2、n-gram混合掩码，采用1、2、3-gram混合掩码；
3、pair对数据与单句数据一起预训练；
4、使用开源模型的权重进行模型初始化。

1、BERT模型对Sequence Output求mean pooling与cls拼接，或者加和；
2、Multi-Dropout，详细介绍
3、BERT Embedding + Dense 与cls拼接；
4、BERT 多层cls拼接或加和；
5、BERT + GRU；
6、BERT + HighWay；
7、对抗学习FGM和PGD，PGD效果更好，但是耗时太久。
8、加统计特征。
注意：目前线上使用了第1、2、4、7。

模型融合讲究和而不同，因此我们这里使用了多种模型进行融合。
1、BERT
2、MacBERT，详细介绍
3、Zen，详细介绍
4、XlNet
5、UniLm，详细介绍
6、NeZha，详细介绍
注意：由于复赛有时间限制，我们进行了时间估算，感觉large模型无法满足时间要求，因此这里的模型使用的都是Base，loss一般降到0.3左右。 单模最佳线上能到0.906，融合之后线上目前0.917877。上大模型融合，应该会更好，但是目前还没训练出来，感觉是学习率的问题，训练到一半loss直接崩盘。

AI小花：https://github.com/nilboy/reports/blob/master/gaic_track_3.md
ch12hu：https://github.com/chizhu/tianchi-gaic-track3-share
lololol：https://github.com/luoda888/2021-GAIIC-phase3-idea
猫老板：https://gist.github.com/aloha12345x/b2b81c52dd5fee7b47e3a4eb537232f3

1、预训练、微调尝试lookahead方法
2、模型融合Stacking
3、自蒸馏
4、伪标签（试过一次，效果不好，找bug中）
注意：复赛有限时，融合需谨慎。单模base模型效果才是王道。

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