一、ERNIE安装配置类问题
Q1：最适合ERNIE2.0的PaddlePaddle版本是？
A1：PaddlePaddle版本建议升级到1.5.0及以上版本。
Q2：ERNIE可以在哪些系统上使用?
A2：优化后各个系统都会支持，目前建议在Linux系统使用。
二、ERNIE使用类问题
Q1：ERNIE目前能做哪些任务？
A1：（1）基于ERNIE模型Fine-tune后，直接能做的任务如下：
• 词性标注任务，请参考：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/109660
• 阅读理解任务，请参考：https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/blob/develop/README.zh.md
• 分类任务，请参考：https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/blob/develop/README.zh.md
• 多标签分类，请参考：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/release/v1.1.0/demo/multi-label-classification
• 排序任务；
（2）需要用户在ERNIE的基础上做开发后能做的任务如下：• 文本生成任务，目前需要用户在ERNIE的基础上开发生成任务的Fine-tune代码。同时我们也在研发专门适配生成的通用预训练模型，预期效果更好，后续进展请多多关注。
• 实体关系抽取任务，目前需要用户在ERNIE的基础上开发信息抽取任务的Fine-tune代码。
Q2：ERNIE实现检索功能了吗？
A2：实现了,使用cls embedding或者顶层所有词的表示做pooling当做sentence encoder的输出。
Q3：ERNIE能做信息流推荐吗？
A3：可以，具体来讲,可以基于 ERNIE 抽取Document 和 User 的向量作为对文章和用户的语义建模，然后对 Document 的语义特征离线建立索引库，在线端根据用户的语义表达去索引库中召回语义相关性较高的文章。
Q4：ERNIE能用于长文本吗？
A4：可以，当前可以考虑将长句拆分，分别输入ERNIE后再拼接的方式使用ERNIE。不过我们也在研发专门适配长文本的通用预训练模型，后续进展请多多关注。
Q5：ERNIE可以用C++或者Java调用吗？
A5：ERNIE预测时，通过C++调用的接口正在优化中。Java暂不支持。
Q6：ERNIE有没有在自己的corpus上进行预训练的教程？
A6：2.0的中文预训练代码暂时没有开源，可以参考1.0教程。教程链接： https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/blob/develop/README.zh.md#%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83-ernie-10。
Q7：ERNIE2.0的中文预训练模型发布了吗？
A7：为了让大家更方便、快捷、高效的使用ERNIE，我们正在做易用性更强的ERNIE平台化服务工作，届时会与ERNIE2.0模型同步开放给大家，欢迎大家使用。
Q8：ERNIE支持Python3吗？
A8：支持。
Q9：ERNIE都支持哪些语言吗？
A9：目前支持中文简体、英文。
三、ERNIE工具类问题
Q1：ERNIE能做在线服务吗？性能怎么样？
A1：可以。在线服务的性能问题可以通过模型蒸馏的方案解决，我们 ERNIE Tiny 模型也在研发中，可以大幅度提升在线预测性能，ERNIE Tiny 模型后续会逐步开源，可以多多关注。
在轻量级、模型压缩方面ERNIE将会推出ERNIE Slim技术和ERNIE Tiny模型。其中
ERNIE Slim基于数据蒸馏技术，以大规模无监督语料为桥梁，辅以数据增强和混合策略，利用百倍提速的轻量级DNN模型去蒸馏ERNIE模型，从而达到显著加速的效果，达到工业级上线要求；
ERNIE Tiny基于模型蒸馏技术，在预训练阶段利用浅层ERNIE模型去蒸馏深层ERNIE模型的输出分布，同时引入subword粒度来减少输入句子长度。预计发布的3层ERNIE Tiny模型相对于ERNIE模型在效果有限下降情况下，速度提升4.2倍左右。
Q2：ERNIE有提供类似Bert-as-Service的服务吗？
A2：有。近期（预计11月初）将开源。
四、ERNIE资料类问题
Q1：ERNIE有详细的使用教程么？
A1：有，请参考：https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/blob/develop/README.zh.md
Q2：ERNIE的论文下载地址？
A2：https://arxiv.org/abs/1907.12412
Q3：ERNIE的GitHub项目地址？
A3：https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE
五、其它问题
Q1：BERT与ERNIE谁更强？
A1：从效果来看，ERNIE的效果领先于BERT。BERT、XLNet等主流方法都强调通过强力的 Transformer 直接构建语言模型，而 ERNIE 2.0 通过多任务预训练的方法加强模型学到的语言知识。
ERNIE 2.0 通过增量学习的方式更新，也就是说可以通过自定义的 NLP 任务微调已训练模型，加强预训练效果。
ERNIE2.0 模型在英语任务上很多都优于 BERT 和XLNet，在 7 个GLUE 任务上取得了最好的结果；中文任务上，ERNIE 2.0 模型在所有9 个中文NLP 任务上全面优于 BERT。
Q2：ERNIE效果领先BERT是否得益于更多数据?
A2：否。我们对比了不同模型公布的数据量，BERT: 3.3B (tokens), ERNIE:7.9 B (tokens), XLNet: 32.8B (tokens)，目前版本的数据规模是XLNet的1/4，同时ERNIE 没有使用人工直接标注的数据，所有数据可以通过无监督或者弱监督的方式大量得到。
Q3：ERNIE可以理解为是知识图谱+BERT吗？
A3：不是，ERNIE没有利用图谱信息，而是直接从文本中学习知识。
Q4：ERNIE的多任务持续学习是怎么实现的？
A4：ERNIE2.0 的预训练任务是一个逐步增加的过程，先训练 Task1, 然后逐步增加到多个 TaskN，多个 Task 的训练是按照一定的概率分布对 Task 进行采样，比如: 第一个 batch 训练Task1, 第2个batch 训练 Task2 。训练过程中是通过多机多卡训练，有些卡去训练任务1，有些卡训练任务2。由于目前预训练代码还未开源，用户暂时无法添加新任务做预训练。
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