Chinese Roberta L 2 H 256

🚀 中文RoBERTa微型模型

本项目提供了24个中文RoBERTa模型，这些模型在自然语言处理任务中具有出色的表现，能够助力开发者更高效地处理中文文本。

🚀 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'}
]

以下是在PyTorch中使用该模型获取给定文本特征的示例：

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中的使用示例：

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 = "用你喜欢的任何文本替换我。"
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='tf')
output = model(encoded_input)

✨ 主要特性

• 多种规模可选：提供了24种不同规模的中文RoBERTa模型，涵盖了从Tiny到Base的多种规格，满足不同场景的需求。
• 效果出色：在多个中文任务的开发集上取得了良好的成绩，如书籍评论、情感分析、语义匹配等任务。
• 易于使用：可以直接使用transformers库中的pipeline进行掩码语言建模任务，也可以方便地在PyTorch和TensorFlow中使用。

📦 安装指南

文档未提及安装步骤，因此跳过此章节。

💻 使用示例

基础用法

# 直接使用pipeline进行掩码语言建模
from transformers import pipeline
unmasker = pipeline('fill-mask', model='uer/chinese_roberta_L-8_H-512')
result = unmasker("中国的首都是[MASK]京。")
print(result)

高级用法

# 在PyTorch中使用该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)
print(output)

📚 详细文档

模型描述

这组24个中文RoBERTa模型由UER-py预训练得到，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微型模型，也可以通过HuggingFace从以下链接下载：

以下是这些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了最佳的微调超参数，并使用序列长度为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，在CLUECorpusSmall上预训练的模型表现优于在CLUECorpus2020上预训练的模型，尽管CLUECorpus2020的规模比CLUECorpusSmall大得多。

训练过程

模型在腾讯云上使用UER-py进行预训练。我们先使用序列长度为128进行1,000,000步的预训练，然后使用序列长度为512再进行250,000步的预训练。在不同模型规模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的格式：

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

文档未提供足够的技术细节（具体技术说明少于50字），因此跳过此章节。

📄 许可证

文档未提及许可证信息，因此跳过此章节。

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}
}