Gpt2 Medium Chinese Cluecorpussmall

🚀 中文GPT2模型

本系列中文GPT2模型用於生成中文文本，除GPT2-xlarge模型外，其餘模型均使用 UER-py 進行預訓練，該工具在 這篇論文 中被詳細介紹。GPT2-xlarge模型則使用 TencentPretrain 進行預訓練，相關信息可參考 這篇論文。TencentPretrain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。此外，其他模型也可以使用TencentPretrain進行預訓練。

🚀 快速開始

你可以直接使用文本生成管道來使用該模型（以GPT2-distil為例）：

>>> from transformers import BertTokenizer, GPT2LMHeadModel, TextGenerationPipeline
>>> tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("uer/gpt2-distil-chinese-cluecorpussmall")
>>> model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("uer/gpt2-distil-chinese-cluecorpussmall")
>>> text_generator = TextGenerationPipeline(model, tokenizer)   
>>> text_generator("這是很久之前的事情了", max_length=100, do_sample=True)
    [{'generated_text': '這是很久之前的事情了 。 我 現 在 想 起 來 就 讓 自 己 很 傷 心 ， 很 失 望 。 我 現 在 想 到 ， 我 覺 得 大 多 數 人 的 生 活 比 我 的 生 命 還 要 重 要 ， 對 一 些 事 情 的 看 法 ， 對 一 些 人 的 看 法 ， 都 是 在 發 洩 。 但 是 ， 我 們 的 生 活 是 需 要 一 個 信 用 體 系 的 。 我 不 知'}]

✨ 主要特性

• 本系列模型可用於生成高質量的中文文本。
• 除GPT2-xlarge模型外，其餘模型使用UER-py預訓練，GPT2-xlarge模型使用TencentPretrain預訓練。
• 支持從UER-py模型庫或HuggingFace下載模型。

📦 安裝指南

文檔未提及安裝步驟，故跳過此章節。

💻 使用示例

基礎用法

>>> from transformers import BertTokenizer, GPT2LMHeadModel, TextGenerationPipeline
>>> tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("uer/gpt2-distil-chinese-cluecorpussmall")
>>> model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("uer/gpt2-distil-chinese-cluecorpussmall")
>>> text_generator = TextGenerationPipeline(model, tokenizer)   
>>> text_generator("這是很久之前的事情了", max_length=100, do_sample=True)
    [{'generated_text': '這是很久之前的事情了 。 我 現 在 想 起 來 就 讓 自 己 很 傷 心 ， 很 失 望 。 我 現 在 想 到 ， 我 覺 得 大 多 數 人 的 生 活 比 我 的 生 命 還 要 重 要 ， 對 一 些 事 情 的 看 法 ， 對 一 些 人 的 看 法 ， 都 是 在 發 洩 。 但 是 ， 我 們 的 生 活 是 需 要 一 個 信 用 體 系 的 。 我 不 知'}]

📚 詳細文檔

模型下載

你可以從 UER-py模型庫頁面 或通過HuggingFace從以下鏈接下載中文GPT2模型集：

訓練數據

模型使用 CLUECorpusSmall 作為訓練數據。

訓練過程

• GPT2-xlarge模型：使用 TencentPretrain 進行預訓練。
• 其他模型：使用 UER-py 在 騰訊雲 上進行預訓練。

具體訓練步驟如下：

UER-py預訓練模型（以GPT2-distil為例）

• 階段1：

python3 preprocess.py --corpus_path corpora/cluecorpussmall.txt \
                      --vocab_path models/google_zh_vocab.txt \
                      --dataset_path cluecorpussmall_lm_seq128_dataset.pt \
                      --seq_length 128 --processes_num 32 --data_processor lm 

python3 pretrain.py --dataset_path cluecorpussmall_lm_seq128_dataset.pt \
                    --vocab_path models/google_zh_vocab.txt \
                    --config_path models/gpt2/distil_config.json \
                    --output_model_path models/cluecorpussmall_gpt2_distil_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

• 階段2：

python3 preprocess.py --corpus_path corpora/cluecorpussmall.txt \
                      --vocab_path models/google_zh_vocab.txt \
                      --dataset_path cluecorpussmall_lm_seq1024_dataset.pt \
                      --seq_length 1024 --processes_num 32 --data_processor lm 

python3 pretrain.py --dataset_path cluecorpussmall_lm_seq1024_dataset.pt \
                    --vocab_path models/google_zh_vocab.txt \
                    --pretrained_model_path models/cluecorpussmall_gpt2_distil_seq128_model.bin-1000000 \
                    --config_path models/gpt2/distil_config.json \
                    --output_model_path models/cluecorpussmall_gpt2_distil_seq1024_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

• 模型轉換：

python3 scripts/convert_gpt2_from_uer_to_huggingface.py --input_model_path models/cluecorpussmall_gpt2_distil_seq1024_model.bin-250000 \
                                                        --output_model_path pytorch_model.bin \
                                                        --layers_num 6

GPT2-xlarge模型

• 階段1：

python3 preprocess.py --corpus_path corpora/cluecorpussmall.txt \
                      --vocab_path models/google_zh_vocab.txt \
                      --dataset_path cluecorpussmall_lm_seq128_dataset.pt \
                      --seq_length 128 --processes_num 32 --data_processor lm

deepspeed pretrain.py --deepspeed --deepspeed_config models/deepspeed_config.json \
                      --dataset_path corpora/cluecorpussmall_lm_seq128_dataset.pt \
                      --vocab_path models/google_zh_vocab.txt \
                      --config_path models/gpt2/xlarge_config.json \
                      --output_model_path models/cluecorpussmall_gpt2_xlarge_seq128_model \
                      --world_size 8 --batch_size 64 \
                      --total_steps 1000000 --save_checkpoint_steps 100000 --report_steps 50000 \
                      --deepspeed_checkpoint_activations --deepspeed_checkpoint_layers_num 24

• 提取權重：

python3 models/cluecorpussmall_gpt2_xlarge_seq128_model/zero_to_fp32.py models/cluecorpussmall_gpt2_xlarge_seq128_model/ \
                                                                        models/cluecorpussmall_gpt2_xlarge_seq128_model.bin

• 階段2：

python3 preprocess.py --corpus_path corpora/cluecorpussmall.txt \
                      --vocab_path models/google_zh_vocab.txt \
                      --dataset_path cluecorpussmall_lm_seq1024_dataset.pt \
                      --seq_length 1024 --processes_num 32 --data_processor lm

deepspeed pretrain.py --deepspeed --deepspeed_config models/deepspeed_config.json \
                      --dataset_path corpora/cluecorpussmall_lm_seq1024_dataset.pt \
                      --vocab_path models/google_zh_vocab.txt \
                      --config_path models/gpt2/xlarge_config.json \
                      --pretrained_model_path models/cluecorpussmall_gpt2_xlarge_seq128_model.bin \
                      --output_model_path models/cluecorpussmall_gpt2_xlarge_seq1024_model \
                      --world_size 8 --batch_size 16 --learning_rate 5e-5 \
                      --total_steps 250000 --save_checkpoint_steps 50000 --report_steps 10000 \
                      --deepspeed_checkpoint_activations --deepspeed_checkpoint_layers_num 6

• 提取權重：

python3 models/cluecorpussmall_gpt2_xlarge_seq1024_model/zero_to_fp32.py models/cluecorpussmall_gpt2_xlarge_seq1024_model/ \
                                                                         models/cluecorpussmall_gpt2_xlarge_seq1024_model.bin

• 模型轉換：

python3 scripts/convert_gpt2_from_tencentpretrain_to_huggingface.py --input_model_path models/cluecorpussmall_gpt2_xlarge_seq1024_model.bin \
                                                                    --output_model_path pytorch_model.bin \
                                                                    --layers_num 48

🔧 技術細節

本系列GPT2模型的預訓練過程涉及兩個階段，先使用序列長度為128進行1000000步的預訓練，再使用序列長度為1024進行250000步的額外預訓練。不同模型根據其參數規模和預訓練工具的不同，在具體訓練步驟和配置上有所差異。例如，GPT2-xlarge模型使用TencentPretrain進行預訓練，並且在訓練過程中使用了DeepSpeed進行優化。

📄 許可證

文檔未提及許可證信息，故跳過此章節。

引用信息

@article{radford2019language,
  title={Language Models are Unsupervised Multitask Learners},
  author={Radford, Alec and Wu, Jeff and Child, Rewon and Luan, David and Amodei, Dario and Sutskever, Ilya},
  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}