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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

6层RoBERTa体验版

• RoBERTa-zh-Layer6: Google Drive 或 百度网盘，TensorFlow版本，Bert 直接加载, 大小为200M

推荐 RoBERTa-zh-Large 通过验证

• RoBERTa-zh-Large: Google Drive 或 百度网盘 ，TensorFlow版本，Bert 直接加载

• RoBERTa-zh-Large: Google Drive 或 百度网盘 ，PyTorch版本，Bert的PyTorch版直接加载

• RoBERTa 24/12层版训练数据：30G原始文本，近3亿个句子，100亿个中文字(token)，产生了2.5亿个训练数据(instance)；覆盖新闻、社区问答、多个百科数据等；

• 本项目与中文预训练24层XLNet模型 XLNet_zh项目，使用相同的训练数据。

• RoBERTa_zh_L12: Google Drive 或 百度网盘 TensorFlow版本，Bert 直接加载

• RoBERTa_zh_L12: Google Drive 或百度网盘 PyTorch版本，Bert的PyTorch版直接加载

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• Roberta_l24_zh_base TensorFlow版本，Bert 直接加载

• 24层base版训练数据：10G文本，包含新闻、社区问答、多个百科数据等

什么是RoBERTa:

一种强大的用于预训练自然语言处理（NLP）系统的优化方法，改进了Transformers或BERT的双向编码器表示形式，这是Google在2018年发布的自监督方法。

RoBERTa在广泛使用的NLP基准通用语言理解评估（GLUE）上产生最先进的结果。 该模型在MNLI，QNLI，RTE，STS-B和RACE任务上提供了最先进的性能，并在GLUE基准上提供了可观的性能改进。 RoBERTa得分88.5，在GLUE排行榜上排名第一，与之前的XLNet-Large的表现相当。

效果测试与对比 Performance

互联网新闻情感分析：CCF-Sentiment-Analysis

模型	线上F1
BERT	80.3
Bert-wwm-ext	80.5
XLNet	79.6
Roberta-mid	80.5
Roberta-large (max_seq_length=512, split_num=1)	81.25

注：数据来源于guoday的开源项目；数据集和任务介绍见：CCF互联网新闻情感分析

自然语言推断：XNLI

模型	开发集	测试集
BERT	77.8 (77.4)	77.8 (77.5)
ERNIE	79.7 (79.4)	78.6 (78.2)
BERT-wwm	79.0 (78.4)	78.2 (78.0)
BERT-wwm-ext	79.4 (78.6)	78.7 (78.3)
XLNet	79.2	78.7
RoBERTa-zh-base	79.8	78.8
RoBERTa-zh-Large	80.2 (80.0)	79.9 (79.5)

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

BERT-wwm-ext来自于这里；XLNet来自于这里; RoBERTa-zh-base，指12层RoBERTa中文模型

问题匹配语任务：LCQMC(Sentence Pair Matching)

模型	开发集(Dev)	测试集(Test)
BERT	89.4(88.4)	86.9(86.4)
ERNIE	89.8 (89.6)	87.2 (87.0)
BERT-wwm	89.4 (89.2)	87.0 (86.8)
BERT-wwm-ext	-	-
RoBERTa-zh-base	88.7	87.0
RoBERTa-zh-Large	89.9(89.6)	87.2(86.7)
RoBERTa-zh-Large(20w_steps)	89.7	87.0

注：RoBERTa_l24_zh，只跑了两次，Performance可能还会提升。保持训练轮次和论文一致：

阅读理解测试

目前阅读理解类问题bert和roberta最优参数均为epoch2, batch=32, lr=3e-5, warmup=0.1

cmrc2018(阅读理解)

models	DEV
sibert_base	F1:87.521(88.628) EM:67.381(69.152)
sialbert_middle	F1:87.6956(87.878) EM:67.897(68.624)
哈工大讯飞 roberta_wwm_ext_base	F1:87.521(88.628) EM:67.381(69.152)
brightmart roberta_middle	F1:86.841(87.242) EM:67.195(68.313)
brightmart roberta_large	F1:88.608(89.431) EM:69.935(72.538)

DRCD(阅读理解)

models	DEV
siBert_base	F1:93.343(93.524) EM:87.968(88.28)
siALBert_middle	F1:93.865(93.975) EM:88.723(88.961)
哈工大讯飞 roberta_wwm_ext_base	F1:94.257(94.48) EM:89.291(89.642)
brightmart roberta_large	F1:94.933(95.057) EM:90.113(90.238)

CJRC(带有yes,no,unkown的阅读理解)

models	DEV
siBert_base	F1:80.714(81.14) EM:64.44(65.04)
siALBert_middle	F1:80.9838(81.299) EM:63.796(64.202)
哈工大讯飞 roberta_wwm_ext_base	F1:81.510(81.684) EM:64.924(65.574)
brightmart roberta_large	F1:80.16(80.475) EM:65.249(66.133)

阅读理解测试对比数据来源bert_cn_finetune

? 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。

使用说明 Instructions for Use

当前本项目是使用sequence length为256训练的，所以可能对长度在这个范围内的效果不错；如果你的任务的输入比较长（如序列长度为512），或许效果有影响。

有同学结合滑动窗口的形式，将序列做拆分，还是得到了比较好的效果，

中文全词遮蔽 Whole Word Mask

说明	样例
原始文本	使用语言模型来预测下一个词的probability。
分词文本	使用 语言 模型 来 预测 下 一个 词 的 probability 。
原始Mask输入	使 用 语 言 [MASK] 型 来 [MASK] 测 下 一 个 词 的 pro [MASK] ##lity 。
全词Mask输入	使 用 语 言 [MASK] [MASK] 来 [MASK] [MASK] 下 一 个 词 的 [MASK] [MASK] [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。

预训练 Pre-training

1) 预训练的数据 data of pre-training

你可以使用你的任务相关领域的数据来训练，也可以从通用的语料中筛选出一部分与你领域相关的数据做训练。

通用语料数据见nlp_chinese_corpus:包含多个拥有数千万句子的语料的数据集。

2) 生成预训练数据 generate data for pre-training

包括使用参照DOC-SENTENCES的形式，连续从一个文档中获得数据；以及做全词遮蔽(whole word mask)

shell脚本：批量将多个txt文本转化为tfrecord的数据。

如将第1到10个txt转化为tfrecords文件：

nohup bash create_pretrain_data.sh 1 10 & 
                                                                             
注：在我们的实验中使用15%的比例做全词遮蔽，模型学习难度大、收敛困难，所以我们用了10%的比例；

3）运行预训练命令 pre-training 去掉next sentence prediction任务

export BERT_BASE_DIR=<path_of_robert_or_bert_model>
nohup python3 run_pretraining.py --input_file=./tf_records_all/tf*.tfrecord  \
--output_dir=my_new_model_path --do_train=True --do_eval=True --bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \
--train_batch_size=8192 --max_seq_length=256 --max_predictions_per_seq=23 \
--num_train_steps=200000 --num_warmup_steps=10000 --learning_rate=1e-4    \
--save_checkpoints_steps=3000  --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt  &

注：如果你重头开始训练，可以不指定init_checkpoint；
如果你从现有的模型基础上训练，指定一下BERT_BASE_DIR的路径，并确保bert_config_file和init_checkpoint两个参数的值能对应到相应的文件上；
领域上的预训练，可以不用训练特别久。

Learning Curve 学习曲线

对显存的要求 Trade off between batch Size and sequence length

System	Seq Length	Max Batch Size
RoBERTa-Base	64	64
...	128	32
...	256	16
...	320	14
...	384	12
...	512	6
RoBERTa-Large	64	12
...	128	6
...	256	2
...	320	1
...	384	0
...	512	0

来源https://github.com/brightmart/roberta_zh