Chinese Roberta L 8 H 256

🚀 中文RoBERTa微模型

本項目包含24箇中文RoBERTa模型，這些模型由UER-py預訓練得到，相關內容在這篇論文中有所介紹。此外，這些模型也可以通過TencentPretrain進行預訓練，該框架在這篇論文中被提出，它繼承了UER-py，支持參數超過十億的模型，並將其擴展為多模態預訓練框架。

Turc等人的研究表明，標準的BERT方法在各種規模的模型上都很有效。參考他們的論文，我們發佈了這24箇中文RoBERTa模型。為了方便用戶復現實驗結果，我們使用了公開可用的語料庫，並提供了所有訓練細節。

🚀 快速開始

你可以從UER-py模型庫頁面下載這24箇中文RoBERTa微模型，也可以通過HuggingFace從以下鏈接下載：

以下是這些模型在六個中文任務開發集上的得分：

對於每個任務，我們從以下列表中選擇最佳的微調超參數，並使用序列長度128進行訓練：

• 訓練輪數：3, 5, 8
• 批次大小：32, 64
• 學習率：3e-5, 1e-4, 3e-4

✨ 主要特性

• 提供24個不同規模的中文RoBERTa模型，滿足不同場景需求。
• 模型在多箇中文任務上有較好的表現。
• 提供詳細的訓練細節，方便用戶復現實驗結果。

💻 使用示例

基礎用法

你可以直接使用這個模型進行掩碼語言建模任務（以RoBERTa-Medium為例）：

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

高級用法

以下是如何在PyTorch中使用該模型獲取給定文本的特徵：

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 = "用你喜歡的任何文本替換我。"
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')
output = model(**encoded_input)

在TensorFlow中使用的示例：

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 = "用你喜歡的任何文本替換我。"
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='tf')
output = model(encoded_input)

📚 詳細文檔

訓練數據

使用CLUECorpusSmall作為訓練數據。我們發現，儘管CLUECorpus2020比CLUECorpusSmall大得多，但在CLUECorpusSmall上預訓練的模型性能優於在CLUECorpus2020上預訓練的模型。

訓練過程

模型在騰訊雲上使用UER-py進行預訓練。我們先使用序列長度128進行1,000,000步的預訓練，然後使用序列長度512再進行250,000步的預訓練。不同模型規模使用相同的超參數。

以RoBERTa-Medium為例：

階段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

階段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，我們將預訓練模型轉換為Huggingface格式：

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

BibTeX引用和引用信息

@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}
}