Chinese Roberta L 4 H 512

🚀 中国語RoBERTaミニモデル

このモデルセットは、UER-pyによって事前学習された24種類の中国語RoBERTaモデルです。このツールキットについてはこの論文で詳細が説明されています。また、TencentPretrainによっても事前学習が可能で、これについてはこの論文で解説されています。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.による研究では、標準的なBERTの手法が様々なサイズのモデルに有効であることが示されています。この論文を参考に、我々は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ダウンロードすることも、以下のリンクからHuggingFace経由でダウンロードすることもできます。

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: 3, 5, 8
• バッチサイズ: 32, 64
• 学習率: 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、このモデルを直接利用できます（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'}
]

高度な使用法

与えられたテキストの特徴量を取得する方法を、PyTorchとTensorFlowの例で示します。

PyTorchの場合

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の場合

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、モデルの事前学習に関する情報を提供します。

学習データ

学習データとしてCLUECorpusSmallを使用しました。実験の結果、CLUECorpus2020よりもサイズが小さいCLUECorpusSmallで事前学習し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を使用してTencent Cloud上で事前学習されました。シーケンス長128で1,000,000ステップの事前学習を行い、その後シーケンス長512で250,000ステップの追加事前学習を行いました。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、学習手順を示します。

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、事前学習済みモデルを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

📚 ドキュメント

BibTeXエントリと引用情報

@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}
}