RoBERTa中文迷你版

模型描述

这是由 UER-py 预训练的一组中文RoBERTa模型，该模型在 this paper 中进行了介绍。

Turc et al. 已经证明标准的BERT方法在各种模型尺寸上都是有效的。根据他们的论文，我们发布了这24个中文RoBERTa模型。为了方便用户重现结果，我们使用了公开可用的语料库，并提供了所有的训练细节。

您可以从 UER-py Modelzoo page 下载这24个中文RoBERTa迷你版，或者通过以下链接从HuggingFace下载：

以下是六个中文任务开发集上的评分：

针对每个任务，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：

• epochs：3，5，8
• batch sizes：32，64
• learning rates：3e-5，1e-4，3e-4

如何使用

您可以直接使用与掩码语言建模相关的流程来使用此模型(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'}
]

以下是如何在PyTorch中使用该模型对给定文本进行特征提取的示例：

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)

以下是如何在TensorFlow中使用该模型对给定文本进行特征提取的示例：

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

训练数据

此模型使用 CLUECorpusSmall 作为训练数据。我们发现，预训练于CLUECorpusSmall上的模型要优于预训练于CLUECorpus2020上的模型，尽管CLUECorpus2020比CLUECorpusSmall要大得多。

训练过程

模型由 UER-py 在 Tencent Cloud 上进行预训练。我们首先进行了100万步的预训练，序列长度为128，然后再进行了25万步的额外预训练，序列长度为512。我们在不同的模型尺寸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

BibTeX条目和引用信息

@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}
}