Chinese Roberta L 8 H 512

🚀 中文RoBERTa轻量级模型

本项目提供了24个中文RoBERTa预训练模型，这些模型能够有效处理中文语言任务，为中文自然语言处理提供了强大的支持。

🚀 快速开始

你可以直接使用此模型进行掩码语言建模任务，以下以RoBERTa-Medium为例：

>>> 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'}
]

在PyTorch中使用此模型获取给定文本的特征：

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)

在TensorFlow中使用：

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)

✨ 主要特性

• 本项目提供了24个不同规模的中文RoBERTa模型，满足不同场景的需求。
• 模型可以通过UER-py或TencentPretrain进行预训练。
• 使用公开可用的语料库进行训练，并提供了所有训练细节，方便用户复现结果。

📦 安装指南

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💻 使用示例

基础用法

# 直接使用模型进行掩码语言建模
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。")

高级用法

# 在PyTorch中获取给定文本的特征
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)

📚 详细文档

模型描述

这是由UER-py预训练的24个中文RoBERTa模型集合，相关内容在这篇论文中有所介绍。此外，这些模型也可以通过TencentPretrain进行预训练，该工具在这篇论文中被提及，它继承了UER-py，支持参数超过十亿的模型，并将其扩展为多模态预训练框架。

Turc等人表明，标准的BERT方法在各种规模的模型上都很有效。遵循他们的论文，我们发布了这24个中文RoBERTa模型。为了方便用户复现结果，我们使用了公开可用的语料库，并提供了所有训练细节。

你可以从UER-py模型库页面下载这24个中文RoBERTa轻量级模型，也可以通过HuggingFace从以下链接下载：

以下是这24个模型在六个中文任务开发集上的得分：

对于每个任务，我们从以下列表中选择最佳的微调超参数，并使用序列长度128进行训练：

• 训练轮数：3、5、8
• 批次大小：32、64
• 学习率：3e - 5、1e - 4、3e - 4

训练数据

使用CLUECorpusSmall作为训练数据。我们发现，尽管CLUECorpus2020比CLUECorpusSmall大得多，但在CLUECorpusSmall上预训练的模型性能优于在CLUECorpus2020上预训练的模型。

训练过程

模型在腾讯云上使用UER-py进行预训练。我们首先以序列长度128进行1,000,000步的预训练，然后以序列长度512进行额外的250,000步预训练。在不同模型大小上使用相同的超参数。

以RoBERTa-Medium为例：

阶段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

阶段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

最后，我们将预训练模型转换为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

🔧 技术细节

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📄 许可证

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BibTeX引用

@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}
}