Albert Large Chinese Cluecorpussmall

🚀 中国語ALBERT

このモデルは、中国語のALBERTモデルで、事前学習が行われています。自然言語処理タスクにおいて、高い性能を発揮します。

🚀 クイックスタート

このモデルは、UER-pyによって事前学習された中国語ALBERTモデルのセットです。このモデルは、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することが可能で、これはこの論文で紹介されています。TencentPretrainはUER-pyを継承し、10億を超える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。

モデルは、UER-py Modelzooページからダウンロードするか、以下のリンクからHuggingFace経由でダウンロードできます。

💻 使用例

基本的な使用法

モデルをテキスト生成パイプラインで直接使用することができます。

>>> from transformers import BertTokenizer, AlbertForMaskedLM, FillMaskPipeline
>>> tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("uer/albert-base-chinese-cluecorpussmall")
>>> model = AlbertForMaskedLM.from_pretrained("uer/albert-base-chinese-cluecorpussmall")
>>> unmasker = FillMaskPipeline(model, tokenizer)   
>>> unmasker("中国的首都是[MASK]京。")
    [
        {'sequence': '中 国 的 首 都 是 北 京 。',
         'score': 0.8528032898902893, 
         'token': 1266, 
         'token_str': '北'}, 
        {'sequence': '中 国 的 首 都 是 南 京 。',
         'score': 0.07667620480060577, 
         'token': 1298, 
         'token_str': '南'}, 
        {'sequence': '中 国 的 首 都 是 东 京 。', 
         'score': 0.020440367981791496, 
         'token': 691, 
         'token_str': '东'},
        {'sequence': '中 国 的 首 都 是 维 京 。', 
         'score': 0.010197942145168781,
         'token': 5335, 
         'token_str': '维'}, 
        {'sequence': '中 国 的 首 都 是 汴 京 。', 
         'score': 0.0075391442514956, 
         'token': 3745, 
         'token_str': '汴'}
    ]

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での使用例

from transformers import BertTokenizer, AlbertModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("uer/albert-base-chinese-cluecorpussmall")
model = AlbertModel.from_pretrained("uer/albert-base-chinese-cluecorpussmall")
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での使用例

from transformers import BertTokenizer, TFAlbertModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("uer/albert-base-chinese-cluecorpussmall")
model = TFAlbertModel.from_pretrained("uer/albert-base-chinese-cluecorpussmall")
text = "用你喜欢的任何文本替换我。"
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='tf')
output = model(encoded_input)

📚 ドキュメント

訓練データ

訓練データとして、CLUECorpusSmallが使用されています。

訓練手順

このモデルは、UER-pyを使用して、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。

ALBERT-Baseの場合

ステージ1

python3 preprocess.py --corpus_path corpora/cluecorpussmall_bert.txt \
                      --vocab_path models/google_zh_vocab.txt \
                      --dataset_path cluecorpussmall_albert_seq128_dataset.pt \
                      --seq_length 128 --processes_num 32 --data_processor albert 

python3 pretrain.py --dataset_path cluecorpussmall_albert_seq128_dataset.pt \
                    --vocab_path models/google_zh_vocab.txt \
                    --config_path models/albert/base_config.json \
                    --output_model_path models/cluecorpussmall_albert_base_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

ステージ2

python3 preprocess.py --corpus_path corpora/cluecorpussmall_bert.txt \
                      --vocab_path models/google_zh_vocab.txt \
                      --dataset_path cluecorpussmall_albert_seq512_dataset.pt \
                      --seq_length 512 --processes_num 32 --data_processor albert

python3 pretrain.py --dataset_path cluecorpussmall_albert_seq512_dataset.pt \
                    --vocab_path models/google_zh_vocab.txt \
                    --pretrained_model_path models/cluecorpussmall_albert_base_seq128_model.bin-1000000 \
                    --config_path models/albert/base_config.json \
                    --output_model_path models/cluecorpussmall_albert_base_seq512_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

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_albert_from_uer_to_huggingface.py --input_model_path models/cluecorpussmall_albert_base_seq512_model.bin-1000000 \
                                                          --output_model_path pytorch_model.bin

BibTeXエントリと引用情報

@article{lan2019albert,
  title={Albert: A lite bert for self-supervised learning of language representations},
  author={Lan, Zhenzhong and Chen, Mingda and Goodman, Sebastian and Gimpel, Kevin and Sharma, Piyush and Soricut, Radu},
  journal={arXiv preprint arXiv:1909.11942},
  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}