Chinese Roberta L 6 H 256

🚀 中国語RoBERTaミニモデル

このモデルセットは、24種類の中国語RoBERTaモデルで、UER-pyによって事前学習されています。このモデルについては、この論文で紹介されています。また、TencentPretrainによっても事前学習が可能で、これはこの論文で紹介されています。TencentPretrainはUER-pyを継承し、10億以上のパラメータを持つモデルをサポートし、マルチモーダル事前学習フレームワークに拡張されています。

Turc et al.によると、標準的なBERTの手法は様々なモデルサイズで有効であることが示されています。彼らの論文に倣い、24種類の中国語RoBERTaモデルを公開しました。ユーザーが結果を再現しやすいように、公開されているコーパスを使用し、すべての学習詳細を提供しています。

24種類の中国語RoBERTaミニモデルは、UER-pyモデルズームページから、または以下のリンクからHuggingFace経由でダウンロードできます。

以下は、6つの中国語タスクの開発セットにおけるスコアです。

各タスクについて、以下のリストから最適な微調整ハイパーパラメータを選択し、シーケンス長128で学習を行いました。

• エポック数(epochs): 3, 5, 8
• バッチサイズ(batch sizes): 32, 64
• 学習率(learning rates): 3e-5, 1e-4, 3e-4

🚀 クイックスタート

💻 使用例

基本的な使用法

マスク言語モデリングのパイプラインを使用して、このモデルを直接使用することができます（RoBERTa-Mediumの場合を例に）。

>>> from transformers import pipeline
>>> unmasker = pipeline('fill-mask', model='uer/chinese_roberta_L-8_H-512')
>>> unmasker("中国的首都是[MASK]京。")
[
    {'sequence': '[CLS] 中 国 的 首 都 是 北 京 。 [SEP]', 
     'score': 0.8701988458633423, 
     'token': 1266, 
     'token_str': '北'},
    {'sequence': '[CLS] 中 国 的 首 都 是 南 京 。 [SEP]',
     'score': 0.1194809079170227, 
     'token': 1298, 
     'token_str': '南'},
    {'sequence': '[CLS] 中 国 的 首 都 是 东 京 。 [SEP]', 
     'score': 0.0037803512532263994, 
     'token': 691, 
     'token_str': '东'},
    {'sequence': '[CLS] 中 国 的 首 都 是 普 京 。 [SEP]',
     'score': 0.0017127094324678183, 
     'token': 3249,
     'token_str': '普'},
    {'sequence': '[CLS] 中 国 的 首 都 是 望 京 。 [SEP]',
     'score': 0.001687526935711503,
     'token': 3307, 
     'token_str': '望'}
]

与えられたテキストの特徴量を取得する方法は以下の通りです。

PyTorchでの使用方法

from transformers import BertTokenizer, BertModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('uer/chinese_roberta_L-8_H-512')
model = BertModel.from_pretrained("uer/chinese_roberta_L-8_H-512")
text = "用你喜欢的任何文本替换我。"
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')
output = model(**encoded_input)

TensorFlowでの使用方法

from transformers import BertTokenizer, TFBertModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('uer/chinese_roberta_L-8_H-512')
model = TFBertModel.from_pretrained("uer/chinese_roberta_L-8_H-512")
text = "用你喜欢的任何文本替换我。"
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='tf')
output = model(encoded_input)

📦 インストール

このセクションでは、モデルの事前学習手順を説明します。

学習データ

学習データとして、CLUECorpusSmallが使用されています。CLUECorpus2020はCLUECorpusSmallよりもはるかに大きいにもかかわらず、CLUECorpusSmallで事前学習されたモデルの方が性能が高いことがわかりました。

学習手順

モデルは、UER-pyを使って、Tencent Cloud上で事前学習されています。シーケンス長128で1,000,000ステップの事前学習を行った後、シーケンス長512でさらに250,000ステップの事前学習を行います。異なるモデルサイズで同じハイパーパラメータを使用しています。

RoBERTa-Mediumの場合を例に説明します。

ステージ1

python3 preprocess.py --corpus_path corpora/cluecorpussmall.txt \
                      --vocab_path models/google_zh_vocab.txt \
                      --dataset_path cluecorpussmall_seq128_dataset.pt \
                      --processes_num 32 --seq_length 128 \
                      --dynamic_masking --data_processor mlm

python3 pretrain.py --dataset_path cluecorpussmall_seq128_dataset.pt \
                    --vocab_path models/google_zh_vocab.txt \
                    --config_path models/bert/medium_config.json \
                    --output_model_path models/cluecorpussmall_roberta_medium_seq128_model.bin \
                    --world_size 8 --gpu_ranks 0 1 2 3 4 5 6 7 \
                    --total_steps 1000000 --save_checkpoint_steps 100000 --report_steps 50000 \
                    --learning_rate 1e-4 --batch_size 64 \
                    --data_processor mlm --target mlm

ステージ2

python3 preprocess.py --corpus_path corpora/cluecorpussmall.txt \
                      --vocab_path models/google_zh_vocab.txt \
                      --dataset_path cluecorpussmall_seq512_dataset.pt \
                      --processes_num 32 --seq_length 512 \
                      --dynamic_masking --data_processor mlm

python3 pretrain.py --dataset_path cluecorpussmall_seq512_dataset.pt \
                    --vocab_path models/google_zh_vocab.txt \
                    --pretrained_model_path models/cluecorpussmall_roberta_medium_seq128_model.bin-1000000 \
                    --config_path models/bert/medium_config.json \
                    --output_model_path models/cluecorpussmall_roberta_medium_seq512_model.bin \
                    --world_size 8 --gpu_ranks 0 1 2 3 4 5 6 7 \
                    --total_steps 250000 --save_checkpoint_steps 50000 --report_steps 10000 \
                    --learning_rate 5e-5 --batch_size 16 \
                    --data_processor mlm --target mlm

最後に、事前学習されたモデルをHuggingfaceの形式に変換します。

python3 scripts/convert_bert_from_uer_to_huggingface.py --input_model_path models/cluecorpussmall_roberta_medium_seq512_model.bin-250000 \                                                        
                                                        --output_model_path pytorch_model.bin \
                                                        --layers_num 8 --type mlm

📚 引用情報

@article{devlin2018bert,
  title={Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding},
  author={Devlin, Jacob and Chang, Ming-Wei and Lee, Kenton and Toutanova, Kristina},
  journal={arXiv preprint arXiv:1810.04805},
  year={2018}
}

@article{liu2019roberta,
  title={Roberta: A robustly optimized bert pretraining approach},
  author={Liu, Yinhan and Ott, Myle and Goyal, Naman and Du, Jingfei and Joshi, Mandar and Chen, Danqi and Levy, Omer and Lewis, Mike and Zettlemoyer, Luke and Stoyanov, Veselin},
  journal={arXiv preprint arXiv:1907.11692},
  year={2019}
}

@article{turc2019,
  title={Well-Read Students Learn Better: On the Importance of Pre-training Compact Models},
  author={Turc, Iulia and Chang, Ming-Wei and Lee, Kenton and Toutanova, Kristina},
  journal={arXiv preprint arXiv:1908.08962v2 },
  year={2019}
}

@article{zhao2019uer,
  title={UER: An Open-Source Toolkit for Pre-training Models},
  author={Zhao, Zhe and Chen, Hui and Zhang, Jinbin and Zhao, Xin and Liu, Tao and Lu, Wei and Chen, Xi and Deng, Haotang and Ju, Qi and Du, Xiaoyong},
  journal={EMNLP-IJCNLP 2019},
  pages={241},
  year={2019}
}

@article{zhao2023tencentpretrain,
  title={TencentPretrain: A Scalable and Flexible Toolkit for Pre-training Models of Different Modalities},
  author={Zhao, Zhe and Li, Yudong and Hou, Cheng and Zhao, Jing and others},
  journal={ACL 2023},
  pages={217},
  year={2023}
}