RoBERTa for Chinese：大规模中文预训练RoBERTa模型

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RoBERTa for Chinese：大规模中文预训练RoBERTa模型

2019 年 9 月 8 日 AINLP

作者徐亮（实在智能算法专家)

项目链接，点击阅读原文直达：

https://github.com/brightmart/roberta_zh

相关模型链接和测试结果正在更新，欢迎Star

RoBERTa for Chinese, TensorFlow & PyTorch

中文预训练RoBERTa模型

RoBERTa是BERT的改进版，通过改进训练任务和数据生成方式、训练更久、使用更大批次、使用更多数据等获得了State of The Art的效果；可以用Bert直接加载。

本项目是用TensorFlow实现了在大规模中文上RoBERTa的预训练，也会提供PyTorch的预训练模型和加载方式。

中文预训练RoBERTa模型-下载

What is RoBERTa:

A robustly optimized method for pretraining natural language processing (NLP) systems that improves on Bidirectional Encoder Representations from Transformers, or BERT, the self-supervised method released by Google in 2018.

RoBERTa, produces state-of-the-art results on the widely used NLP benchmark, General Language Understanding Evaluation (GLUE). The model delivered state-of-the-art performance on the MNLI, QNLI, RTE, STS-B, and RACE tasks and a sizable performance improvement on the GLUE benchmark. With a score of 88.5, RoBERTa reached the top position on the GLUE leaderboard, matching the performance of the previous leader, XLNet-Large.

(Introduction from Facebook blog)

发布计划 Release Plan：

1、24层RoBERTa模型(roberta_l24_zh)，使用30G文件训练， 9月8日

2、12层RoBERTa模型(roberta_l12_zh)，使用30G文件训练， 9月8日

3、6层RoBERTa模型(roberta_l6_zh)，使用30G文件训练， 9月8日

4、PyTorch版本的模型(roberta_l6_zh_pytorch) 9月8日

5、30G中文语料，预训练格式，可直接训练(bert,xlent,gpt2) 9月14日或待定

6、测试集测试和效果对比 9月14日

效果测试与对比 Performance

自然语言推断：XNLI

注：RoBERTa_l24_zh，只跑了两次，Performance可能还会提升

Sentence Pair Matching (SPM): LCQMC

注：RoBERTa_l24_zh，只跑了一次，目前还不是最佳成绩。保存训练轮次和论文一致：

? 处地方，将会很快更新到具体的值

RoBERTa中文版 Chinese Version

本项目所指的中文预训练RoBERTa模型只指按照RoBERTa论文主要精神训练的模型。包括：

1、数据生成方式和任务改进：取消下一个句子预测，并且数据连续从一个文档中获得(见：Model Input Format and Next Sentence Prediction，DOC-SENTENCES)

2、更大更多样性的数据：使用30G中文训练，包含3亿个句子，100亿个字(即token）。由新闻、社区讨论、多个百科，包罗万象，覆盖数十万个主题，

所以数据具有多样性（为了更有多样性，可以可以加入网络书籍、小说、故事类文学、微博等）。

3、训练更久：总共训练了近20万，总共见过近16亿个训练数据(instance)； 在Cloud TPU v3-256 上训练了24小时，相当于在TPU v3-8(128G显存)上需要训练一个月。

4、更大批次：使用了超大（8k）的批次batch size。

5、调整优化器等超参数。

除以上外，本项目中文版，使用了全词mask(whole word mask)。在全词Mask中，如果一个完整的词的部分WordPiece子词被mask，则同属该词的其他部分也会被mask，即全词Mask。

本项目中并没有直接实现dynamic mask。通过复制一个训练样本得到多份数据，每份数据使用不同mask，并加大复制的分数，可间接得到dynamic mask效果。

中文全词遮蔽 Whole Word Mask

模型加载（以Sentence Pair Matching即句子对任务，LCQMC为例）

下载LCQMC数据集，包含训练、验证和测试集，训练集包含24万口语化描述的中文句子对，标签为1或0。1为句子语义相似，0为语义不相似。

tensorFlow版本：

1、复制本项目： git clone https://github.com/brightmart/roberta_zh

2、进到项目(roberta_zh)中。

  假设你将RoBERTa预训练模型下载并解压到该改项目的roberta_zh_large目录，即roberta_zh/roberta_zh_large

运行命令:

export BERT_BASE_DIR=./roberta_zh_large
export MY_DATA_DIR=./data/lcqmc
python run_classifier.py \
  --task_name=lcqmc_pair \
  --do_train=true \
  --do_eval=true \
  --data_dir=$MY_DATA_DIR \
  --vocab_file=$BERT_BASE_DIR/vocab.txt \
  --bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config_large.json \
  --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/roberta_zh_large_model.ckpt \
  --max_seq_length=128 \
  --train_batch_size=64 \
  --learning_rate=2e-5 \
  --num_train_epochs=3 \
  --output_dir=./checkpoint_lcqmc

注：task_name为lcqmc_pair。这里已经在run_classifier.py中的添加一个processor,并加到processors中，用于指定做lcqmc任务，并加载训练和验证数据。