ACL2020 Best Paper有一篇論文提名獎(jiǎng)，《Don’t Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks》。這篇論文做了很多語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練的實(shí)驗(yàn)，系統(tǒng)的分析了語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練對(duì)子任務(wù)的效果提升情況。有幾個(gè)主要結(jié)論：

• 在目標(biāo)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集上繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練（DAPT）可以提升效果；目標(biāo)領(lǐng)域的語(yǔ)料與RoBERTa的原始預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)料越不相關(guān)，DAPT效果則提升更明顯。

• 在具體任務(wù)的數(shù)據(jù)集上繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練（TAPT）可以十分“廉價(jià)”地提升效果。

• 結(jié)合二者（先進(jìn)行DAPT，再進(jìn)行TAPT）可以進(jìn)一步提升效果。

• 如果能獲取更多的、任務(wù)相關(guān)的無標(biāo)注數(shù)據(jù)繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練（Curated-TAPT），效果則最佳。

• 如果無法獲取更多的、任務(wù)相關(guān)的無標(biāo)注數(shù)據(jù)，采取一種十分輕量化的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)選擇策略，效果也會(huì)提升。

知乎專欄《高能NLP》

https://zhuanlan.zhihu.com/p/149210123

雖然在bert上語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練在算法比賽中已經(jīng)是一個(gè)穩(wěn)定的上分操作。但是上面這篇文章難能可貴的是對(duì)這個(gè)操作進(jìn)行了系統(tǒng)分析。大部分中文語(yǔ)言模型都是在tensorflow上訓(xùn)練的，一個(gè)常見例子是中文roberta項(xiàng)目?？梢詤⒖?/p>

https://github.com/brightmart/roberta_zh

使用pytorch進(jìn)行中文bert語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練的例子比較少。在huggingface的Transformers中，有一部分代碼支持語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練(不是很豐富，很多功能都不支持比如wwm)。為了用最少的代碼成本完成bert語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練，本文借鑒了里面的一些現(xiàn)成代碼。也嘗試分享一下使用pytorch進(jìn)行語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練的一些經(jīng)驗(yàn)。主要有三個(gè)常見的中文bert語(yǔ)言模型

bert-base-chinese

roberta-wwm-ext

ernie

1?bert-base-chinese

(https://huggingface.co/bert-base-chinese)

這是最常見的中文bert語(yǔ)言模型，基于中文維基百科相關(guān)語(yǔ)料進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。把它作為baseline，在領(lǐng)域內(nèi)無監(jiān)督數(shù)據(jù)進(jìn)行語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練很簡(jiǎn)單。只需要使用官方給的例子就好。

https://github.com/huggingface/transformers/tree/master/examples/language-modeling

(本文使用的transformers更新到3.0.2)

方法就是

python run_language_modeling.py \--output_dir=output \--model_type=bert \--model_name_or_path=bert-base-chinese?\--do_train \--train_data_file=$TRAIN_FILE \--do_eval \--eval_data_file=$TEST_FILE \--mlm

其中$TRAIN_FILE 代表領(lǐng)域相關(guān)中文語(yǔ)料地址。

2?roberta-wwm-ext

(https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm)

哈工大訊飛聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室發(fā)布的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型。預(yù)訓(xùn)練的方式是采用roberta類似的方法，比如動(dòng)態(tài)mask，更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)等等。在很多任務(wù)中，該模型效果要優(yōu)于bert-base-chinese。

對(duì)于中文roberta類的pytorch模型，使用方法如下

import torch from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("hfl/chinese-roberta-wwm-ext") roberta = BertModel.from_pretrained("hfl/chinese-roberta-wwm-ext")

切記不可使用官方推薦的

tokenizer?=?AutoTokenizer.from_pretrained("hfl/chinese-roberta-wwm-ext") model = AutoModel.from_pretrained("hfl/chinese-roberta-wwm-ext")

因?yàn)橹形膔oberta類的配置文件比如vocab.txt，都是采用bert的方法設(shè)計(jì)的。英文roberta模型讀取配置文件的格式默認(rèn)是vocab.json。對(duì)于一些英文roberta模型，倒是可以通過AutoModel自動(dòng)讀取。這就解釋了huggingface的模型庫(kù)的中文roberta示例代碼為什么跑不通。https://huggingface.co/models?

如果要基于上面的代碼run_language_modeling.py繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練roberta。還需要做兩個(gè)改動(dòng)。

• 下載roberta-wwm-ext到本地目錄hflroberta，在config.json中修改“model_type”:"roberta"為"model_type":"bert"。

• 對(duì)上面的run_language_modeling.py中的AutoModel和AutoTokenizer都進(jìn)行替換為BertModel和BertTokenizer。

再運(yùn)行命令

python?run_language_modeling_roberta.py?\--output_dir=output \--model_type=bert \--model_name_or_path=hflroberta?\--do_train \--train_data_file=$TRAIN_FILE \--do_eval \--eval_data_file=$TEST_FILE \--mlm

3 ernie

（https://github.com/nghuyong/ERNIE-Pytorch）

ernie是百度發(fā)布的基于百度知道貼吧等中文語(yǔ)料結(jié)合實(shí)體預(yù)測(cè)等任務(wù)生成的預(yù)訓(xùn)練模型。這個(gè)模型的準(zhǔn)確率在某些任務(wù)上要優(yōu)于bert-base-chinese和roberta。如果基于ernie1.0模型做領(lǐng)域數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練的話只需要一步修改。

• 下載ernie1.0到本地目錄ernie，在config.json中增加字段"model_type":"bert"。

python run_language_modeling.py \--output_dir=output \--model_type=bert \--model_name_or_path=ernie \--do_train \--train_data_file=$TRAIN_FILE \--do_eval \--eval_data_file=$TEST_FILE \--mlm

最后，huggingface項(xiàng)目中語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練用mask方式如下。仍是按照15%的數(shù)據(jù)隨機(jī)mask然后預(yù)測(cè)自身。如果要做一些高級(jí)操作比如whole word masking或者實(shí)體預(yù)測(cè)，可以自行修改transformers.DataCollatorForLanguageModeling。

本文實(shí)驗(yàn)代碼庫(kù)。拿來即用！

https://github.com/zhusleep/pytorch_chinese_lm_pretrain

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總結(jié)

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