历史语言模型（HLMs）

语言

我们的历史语言模型库提供对以下语言的支持-包括它们的训练数据来源：

模型

目前，在模型库中提供以下模型：

我们还发布了多语言模型的较小模型：

注意：我们之前发布了基于嘈杂数据训练的历史德语和法语语言模型-有关详细信息，请参阅 this repo ：

文集统计

德语Europeana文集

我们使用不同的OCR置信度阈值提供一些统计数据，以缩小文集大小并使用较少噪声的数据：

对于最终文集，我们使用OCR置信度为0.6（28GB）。以下图表显示了每年的标记分布：

法语Europeana文集

与德语一样，我们使用不同的OCR置信度阈值：

对于最终文集，我们使用OCR置信度0.7（27GB）。以下图表显示了每年的标记分布：

英国图书馆文集

元数据来自 here 。包括年份过滤的统计数据：

我们使用经过年份过滤的变体。以下图表显示了每年的标记分布：

芬兰Europeana文集

以下图表显示了每年的标记分布：

瑞典Europeana文集

以下图表显示了每年的标记分布：

所有文集

以下图表显示了完整训练文集的每年标记分布：

多语言词汇生成

首次尝试时，我们使用每个预训练文集的前10GB。我们将芬兰语和瑞典语上采样到约10GB。以下表格显示了用于生成32k和64k子词词汇表的确切大小：

然后，我们计算以下NER语料库中的子词生育率和[UNK]比例：

32k词汇表每种语言的子词生育率和未知部分的详细情况如下：

64k词汇表每种语言的子词生育率和未知部分的详细情况如下：

最终预训练文集

我们将瑞典语和芬兰语上采样到约27GB。可以在此处查看所有预训练文集的最终统计数据：

总大小为130GB。

较小的多语言模型

受 "Well-Read Students Learn Better: On the Importance of Pre-training Compact Models" 论文的启发，我们训练较小的模型（不同层数和隐藏大小），并报告参数数量和预训练成本：

然后，在多语言 NewsEye 数据集上进行下游评估：

预训练

多语言模型-hmBERT Base

我们使用32k词汇表和官方BERT实现在v3-32 TPU上训练了一个多语言BERT模型，使用以下参数：

python3 run_pretraining.py --input_file gs://histolectra/historic-multilingual-tfrecords/*.tfrecord \
--output_dir gs://histolectra/bert-base-historic-multilingual-cased \
--bert_config_file ./config.json \
--max_seq_length=512 \
--max_predictions_per_seq=75 \
--do_train=True \
--train_batch_size=128 \
--num_train_steps=3000000 \
--learning_rate=1e-4 \
--save_checkpoints_steps=100000 \
--keep_checkpoint_max=20 \
--use_tpu=True \
--tpu_name=electra-2 \
--num_tpu_cores=32

以下图表显示了预训练损失曲线：

较小的多语言模型

我们使用用于训练基础模型的相同参数。

hmBERT Tiny

以下图表显示了微小模型的预训练损失曲线：

hmBERT Mini

以下图表显示了迷你模型的预训练损失曲线：

hmBERT Small

以下图表显示了小型模型的预训练损失曲线：

hmBERT Medium

以下图表显示了中型模型的预训练损失曲线：

英语模型

英语BERT模型-使用来自英国图书馆文集的文本-使用Hugging Face JAX/FLAX实现，在v3-8 TPU上进行了10个时期（约1M步）的训练，使用以下命令：

python3 run_mlm_flax.py --model_type bert \
--config_name /mnt/datasets/bert-base-historic-english-cased/ \
--tokenizer_name /mnt/datasets/bert-base-historic-english-cased/ \
--train_file /mnt/datasets/bl-corpus/bl_1800-1900_extracted.txt \
--validation_file /mnt/datasets/bl-corpus/english_validation.txt \
--max_seq_length 512 \
--per_device_train_batch_size 16 \
--learning_rate 1e-4 \
--num_train_epochs 10 \
--preprocessing_num_workers 96 \
--output_dir /mnt/datasets/bert-base-historic-english-cased-512-noadafactor-10e \
--save_steps 2500 \
--eval_steps 2500 \
--warmup_steps 10000 \
--line_by_line \
--pad_to_max_length

以下图表显示了预训练损失曲线：

芬兰模型

使用来自芬兰部分Europana的文本，使用Hugging Face JAX/FLAX实现进行了40个时期（约1M步）的训练，使用以下命令：

python3 run_mlm_flax.py --model_type bert \
--config_name /mnt/datasets/bert-base-finnish-europeana-cased/ \
--tokenizer_name /mnt/datasets/bert-base-finnish-europeana-cased/ \
--train_file /mnt/datasets/hlms/extracted_content_Finnish_0.6.txt \
--validation_file /mnt/datasets/hlms/finnish_validation.txt \
--max_seq_length 512 \
--per_device_train_batch_size 16 \
--learning_rate 1e-4 \
--num_train_epochs 40 \
--preprocessing_num_workers 96 \
--output_dir /mnt/datasets/bert-base-finnish-europeana-cased-512-dupe1-noadafactor-40e \
--save_steps 2500 \
--eval_steps 2500 \
--warmup_steps 10000 \
--line_by_line \
--pad_to_max_length

以下图表显示了预训练损失曲线：

瑞典模型

使用来自瑞典部分Europana的文本，使用Hugging Face JAX/FLAX实现进行了40个时期（约660K步）的训练，使用以下命令：

python3 run_mlm_flax.py --model_type bert \
--config_name /mnt/datasets/bert-base-swedish-europeana-cased/ \
--tokenizer_name /mnt/datasets/bert-base-swedish-europeana-cased/ \
--train_file /mnt/datasets/hlms/extracted_content_Swedish_0.6.txt \
--validation_file /mnt/datasets/hlms/swedish_validation.txt \
--max_seq_length 512 \
--per_device_train_batch_size 16 \
--learning_rate 1e-4 \
--num_train_epochs 40 \
--preprocessing_num_workers 96 \
--output_dir /mnt/datasets/bert-base-swedish-europeana-cased-512-dupe1-noadafactor-40e \
--save_steps 2500 \
--eval_steps 2500 \
--warmup_steps 10000 \
--line_by_line \
--pad_to_max_length

以下图表显示了预训练损失曲线：

致谢

研究得到了Google TPU研究云（TRC）计划的云TPUs的支持，之前被称为TensorFlow研究云（TFRC）。非常感谢提供TRC访问权限的支持❤️

感谢 Hugging Face 团队的慷慨支持，可以从其S3存储中下载大小写模型🤗