Chinese ALBERT 中文ALBERT

模型描述

这是由UER-py预训练的一组中文ALBERT模型。你可以从 UER-py Github page 下载模型，或者通过下面的链接从HuggingFace下载模型：

如何使用

你可以直接使用这个模型进行文本生成：

>>> from transformers import BertTokenizer, AlbertForMaskedLM, FillMaskPipeline
>>> tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("uer/albert-base-chinese-cluecorpussmall")
>>> model = AlbertForMaskedLM.from_pretrained("uer/albert-base-chinese-cluecorpussmall")
>>> unmasker = FillMaskPipeline(model, tokenizer)   
>>> unmasker("中国的首都是[MASK]京。")
    [
        {'sequence': '中 国 的 首 都 是 北 京 。',
         'score': 0.8528032898902893, 
         'token': 1266, 
         'token_str': '北'}, 
        {'sequence': '中 国 的 首 都 是 南 京 。',
         'score': 0.07667620480060577, 
         'token': 1298, 
         'token_str': '南'}, 
        {'sequence': '中 国 的 首 都 是 东 京 。', 
         'score': 0.020440367981791496, 
         'token': 691, 
         'token_str': '东'},
        {'sequence': '中 国 的 首 都 是 维 京 。', 
         'score': 0.010197942145168781,
         'token': 5335, 
         'token_str': '维'}, 
        {'sequence': '中 国 的 首 都 是 汴 京 。', 
         'score': 0.0075391442514956, 
         'token': 3745, 
         'token_str': '汴'}
    ]

以下是如何在PyTorch中使用该模型获取给定文本的特征的方法：

from transformers import BertTokenizer, AlbertModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("uer/albert-base-chinese-cluecorpussmall")
model = AlbertModel.from_pretrained("uer/albert-base-chinese-cluecorpussmall")
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中使用该模型获取给定文本的特征的方法：

from transformers import BertTokenizer, TFAlbertModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("uer/albert-base-chinese-cluecorpussmall")
model = TFAlbertModel.from_pretrained("uer/albert-base-chinese-cluecorpussmall")
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

训练数据使用了 CLUECorpusSmall 。

训练过程

模型是由 UER-py 使用 Tencent Cloud 进行预训练的。我们首先以序列长度为128进行100万步的预训练，然后再以序列长度为512进行额外的25万步预训练。我们在不同的模型尺寸上使用了相同的超参数。

以ALBERT-Base为例：

阶段1：

python3 preprocess.py --corpus_path corpora/cluecorpussmall.txt \
                      --vocab_path models/google_zh_vocab.txt \
                      --dataset_path cluecorpussmall_albert_seq128_dataset.pt \
                      --seq_length 128 --processes_num 32 --data_processor albert 

python3 pretrain.py --dataset_path cluecorpussmall_albert_seq128_dataset.pt \
                    --vocab_path models/google_zh_vocab.txt \
                    --config_path models/albert/base_config.json \
                    --output_model_path models/cluecorpussmall_albert_base_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

阶段2：

python3 preprocess.py --corpus_path corpora/cluecorpussmall.txt \
                      --vocab_path models/google_zh_vocab.txt \
                      --dataset_path cluecorpussmall_albert_seq512_dataset.pt \
                      --seq_length 512 --processes_num 32 --data_processor albert

python3 pretrain.py --dataset_path cluecorpussmall_albert_seq512_dataset.pt \
                    --vocab_path models/google_zh_vocab.txt \
                    --pretrained_model_path models/cluecorpussmall_albert_base_seq128_model.bin-1000000 \
                    --config_path models/albert/base_config.json \
                    --output_model_path models/cluecorpussmall_albert_base_seq512_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

最后，我们将预训练的模型转换为Huggingface的格式：

python3 scripts/convert_albert_from_uer_to_huggingface.py --input_model_path cluecorpussmall_albert_base_seq512_model.bin-250000 \
                                                          --output_model_path pytorch_model.bin

BibTeX引用和引文信息

@article{lan2019albert,
  title={Albert: A lite bert for self-supervised learning of language representations},
  author={Lan, Zhenzhong and Chen, Mingda and Goodman, Sebastian and Gimpel, Kevin and Sharma, Piyush and Soricut, Radu},
  journal={arXiv preprint arXiv:1909.11942},
  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}
}