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本项目提供了面向中文的XLNet预训练模型,旨在丰富中文自然语言处理资源,提供多元化的中文预训练模型选择。 我们欢迎各位专家学者下载使用,并共同促进和发展中文资源建设。

本项目基于CMU/谷歌官方的XLNet:https://github.com/zihangdai/xlnet

其他相关资源:

查看更多哈工大讯飞联合实验室(HFL)发布的资源:https://github.com/ymcui/HFL-Anthology

新闻

2021/1/27 所有模型已支持TensorFlow 2,请通过transformers库进行调用或下载。https://huggingface.co/hfl

2020/9/15 我们的论文"Revisiting Pre-Trained Models for Chinese Natural Language Processing"Findings of EMNLP录用为长文。

2020/8/27 哈工大讯飞联合实验室在通用自然语言理解评测GLUE中荣登榜首,查看GLUE榜单新闻

2020/3/11 为了更好地了解需求,邀请您填写调查问卷,以便为大家提供更好的资源。

2020/2/26 哈工大讯飞联合实验室发布知识蒸馏工具TextBrewer

历史新闻 2019/12/19 本目录发布的模型已接入Huggingface-Transformers,查看快速加载

2019/9/5 XLNet-base已可下载,查看模型下载

2019/8/19 提供了在大规模通用语料(5.4B词数)上训练的中文XLNet-mid模型,查看模型下载

内容导引

章节 描述
模型下载 提供了中文预训练XLNet下载地址
基线系统效果 列举了部分基线系统效果
预训练细节 预训练细节的相关描述
下游任务微调细节 下游任务微调细节的相关描述
FAQ 常见问题答疑
引用 本目录的技术报告

模型下载

  • XLNet-mid:24-layer, 768-hidden, 12-heads, 209M parameters
  • XLNet-base:12-layer, 768-hidden, 12-heads, 117M parameters
模型简称 语料 Google下载 讯飞云下载
XLNet-mid, Chinese 中文维基+
通用数据[1]
TensorFlow
PyTorch
TensorFlow(密码68En)
XLNet-base, Chinese 中文维基+
通用数据[1]
TensorFlow
PyTorch
TensorFlow(密码uCpe)

[1] 通用数据包括:百科、新闻、问答等数据,总词数达5.4B,与我们发布的BERT-wwm-ext训练语料相同。

PyTorch版本

如需PyTorch版本,

1)请自行通过🤗Transformers提供的转换脚本进行转换。

2)或者通过huggingface官网直接下载PyTorch版权重:https://huggingface.co/hfl

方法:点击任意需要下载的model → 拉到最下方点击"List all files in model" → 在弹出的小框中下载bin和json文件。

使用说明

中国大陆境内建议使用讯飞云下载点,境外用户建议使用谷歌下载点,XLNet-mid模型文件大小约800M。 以TensorFlow版XLNet-mid, Chinese为例,下载完毕后对zip文件进行解压得到:

chinese_xlnet_mid_L-24_H-768_A-12.zip
    |- xlnet_model.ckpt      # 模型权重
    |- xlnet_model.meta      # 模型meta信息
    |- xlnet_model.index     # 模型index信息
    |- xlnet_config.json     # 模型参数
    |- spiece.model          # 词表

快速加载

依托于Huggingface-Transformers 2.2.2,可轻松调用以上模型。

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("MODEL_NAME")
model = AutoModel.from_pretrained("MODEL_NAME")

其中MODEL_NAME对应列表如下:

模型名 MODEL_NAME
XLNet-mid hfl/chinese-xlnet-mid
XLNet-base hfl/chinese-xlnet-base

基线系统效果

为了对比基线效果,我们在以下几个中文数据集上进行了测试。对比了中文BERT、BERT-wwm、BERT-wwm-ext以及XLNet-base、XLNet-mid。 其中中文BERT、BERT-wwm、BERT-wwm-ext结果取自中文BERT-wwm项目。 时间及精力有限,并未能覆盖更多类别的任务,请大家自行尝试。

注意:为了保证结果的可靠性,对于同一模型,我们运行10遍(不同随机种子),汇报模型性能的最大值和平均值。不出意外,你运行的结果应该很大概率落在这个区间内。

评测指标中,括号内表示平均值,括号外表示最大值。

简体中文阅读理解:CMRC 2018

**CMRC 2018数据集**是哈工大讯飞联合实验室发布的中文机器阅读理解数据。 根据给定问题,系统需要从篇章中抽取出片段作为答案,形式与SQuAD相同。 评测指标为:EM / F1

模型 开发集 测试集 挑战集
BERT 65.5 (64.4) / 84.5 (84.0) 70.0 (68.7) / 87.0 (86.3) 18.6 (17.0) / 43.3 (41.3)
BERT-wwm 66.3 (65.0) / 85.6 (84.7) 70.5 (69.1) / 87.4 (86.7) 21.0 (19.3) / 47.0 (43.9)
BERT-wwm-ext 67.1 (65.6) / 85.7 (85.0) 71.4 (70.0) / 87.7 (87.0) 24.0 (20.0) / 47.3 (44.6)
XLNet-base 65.2 (63.0) / 86.9 (85.9) 67.0 (65.8) / 87.2 (86.8) 25.0 (22.7) / 51.3 (49.5)
XLNet-mid 66.8 (66.3) / 88.4 (88.1) 69.3 (68.5) / 89.2 (88.8) 29.1 (27.1) / 55.8 (54.9)

繁体中文阅读理解:DRCD

**DRCD数据集**由中国台湾台达研究院发布,其形式与SQuAD相同,是基于繁体中文的抽取式阅读理解数据集。 评测指标为:EM / F1

模型 开发集 测试集
BERT 83.1 (82.7) / 89.9 (89.6) 82.2 (81.6) / 89.2 (88.8)
BERT-wwm 84.3 (83.4) / 90.5 (90.2) 82.8 (81.8) / 89.7 (89.0)
BERT-wwm-ext 85.0 (84.5) / 91.2 (90.9) 83.6 (83.0) / 90.4 (89.9)
XLNet-base 83.8 (83.2) / 92.3 (92.0) 83.5 (82.8) / 92.2 (91.8)
XLNet-mid 85.3 (84.9) / 93.5 (93.3) 85.5 (84.8) / 93.6 (93.2)

情感分类:ChnSentiCorp

在情感分类任务中,我们使用的是ChnSentiCorp数据集。模型需要将文本分成积极, 消极两个类别。 评测指标为:Accuracy

模型 开发集 测试集
BERT 94.7 (94.3) 95.0 (94.7)
BERT-wwm 95.1 (94.5) 95.4 (95.0)
XLNet-base
XLNet-mid 95.8 (95.2) 95.4 (94.9)

预训练细节

以下以XLNet-mid模型为例,对预训练细节进行说明。

生成词表

按照XLNet官方教程步骤,首先需要使用Sentence Piece生成词表。 在本项目中,我们使用的词表大小为32000,其余参数采用官方示例中的默认配置。

spm_train \
	--input=wiki.zh.txt \
	--model_prefix=sp10m.cased.v3 \
	--vocab_size=32000 \
	--character_coverage=0.99995 \
	--model_type=unigram \
	--control_symbols=\<cls\>,\<sep\>,\<pad\>,\<mask\>,\<eod\> \
	--user_defined_symbols=\<eop\>,.,\(,\),\",-,–,£,€ \
	--shuffle_input_sentence \
	--input_sentence_size=10000000

生成tf_records

生成词表后,开始利用原始文本语料生成训练用的tf_records文件。 原始文本的构造方式与原教程相同:

  • 每行都是一个句子
  • 空行代表文档末尾

以下是生成数据时的命令(num_tasktask请根据实际切片数量进行设置):

SAVE_DIR=./output_b32
INPUT=./data/*.proc.txt

python data_utils.py \
	--bsz_per_host=32 \
	--num_core_per_host=8 \
	--seq_len=512 \
	--reuse_len=256 \
	--input_glob=${INPUT} \
	--save_dir=${SAVE_DIR} \
	--num_passes=20 \
	--bi_data=True \
	--sp_path=spiece.model \
	--mask_alpha=6 \
	--mask_beta=1 \
	--num_predict=85 \
	--uncased=False \
	--num_task=10 \
	--task=1

预训练

获得以上数据后,正式开始预训练XLNet。 之所以叫XLNet-mid是因为仅相比XLNet-base增加了层数(12层增加到24层),其余参数没有变动,主要因为计算设备受限。 使用的命令如下:

DATA=YOUR_GS_BUCKET_PATH_TO_TFRECORDS
MODEL_DIR=YOUR_OUTPUT_MODEL_PATH
TPU_NAME=v3-xlnet
TPU_ZONE=us-central1-b

python train.py \
	--record_info_dir=$DATA \
	--model_dir=$MODEL_DIR \
	--train_batch_size=32 \
	--seq_len=512 \
	--reuse_len=256 \
	--mem_len=384 \
	--perm_size=256 \
	--n_layer=24 \
	--d_model=768 \
	--d_embed=768 \
	--n_head=12 \
	--d_head=64 \
	--d_inner=3072 \
	--untie_r=True \
	--mask_alpha=6 \
	--mask_beta=1 \
	--num_predict=85 \
	--uncased=False \
	--train_steps=2000000 \
	--save_steps=20000 \
	--warmup_steps=20000 \
	--max_save=20 \
	--weight_decay=0.01 \
	--adam_epsilon=1e-6 \
	--learning_rate=1e-4 \
	--dropout=0.1 \
	--dropatt=0.1 \
	--tpu=$TPU_NAME \
	--tpu_zone=$TPU_ZONE \
	--use_tpu=True

下游任务微调细节

下游任务微调使用的设备是谷歌Cloud TPU v2(64G HBM),以下简要说明各任务精调时的配置。 如果你使用GPU进行精调,请更改相应参数以适配,尤其是batch_size, learning_rate等参数。 相关代码请查看src目录。

CMRC 2018

对于阅读理解任务,首先需要生成tf_records数据。 请参考XLNet官方教程之SQuAD 2.0处理方法,在这里不再赘述。 以下是CMRC 2018中文机器阅读理解任务中使用的脚本参数:

XLNET_DIR=YOUR_GS_BUCKET_PATH_TO_XLNET
MODEL_DIR=YOUR_OUTPUT_MODEL_PATH
DATA_DIR=YOUR_DATA_DIR_TO_TFRECORDS
RAW_DIR=YOUR_RAW_DATA_DIR
TPU_NAME=v2-xlnet
TPU_ZONE=us-central1-b

python -u run_cmrc_drcd.py \
	--spiece_model_file=./spiece.model \
	--model_config_path=${XLNET_DIR}/xlnet_config.json \
	--init_checkpoint=${XLNET_DIR}/xlnet_model.ckpt \
	--tpu_zone=${TPU_ZONE} \
	--use_tpu=True \
	--tpu=${TPU_NAME} \
	--num_hosts=1 \
	--num_core_per_host=8 \
	--output_dir=${DATA_DIR} \
	--model_dir=${MODEL_DIR} \
	--predict_dir=${MODEL_DIR}/eval \
	--train_file=${DATA_DIR}/cmrc2018_train.json \
	--predict_file=${DATA_DIR}/cmrc2018_dev.json \
	--uncased=False \
	--max_answer_length=40 \
	--max_seq_length=512 \
	--do_train=True \
	--train_batch_size=16 \
	--do_predict=True \
	--predict_batch_size=16 \
	--learning_rate=3e-5 \
	--adam_epsilon=1e-6 \
	--iterations=1000 \
	--save_steps=2000 \
	--train_steps=2400 \
	--warmup_steps=240

DRCD

以下是DRCD繁体中文机器阅读理解任务中使用的脚本参数:

XLNET_DIR=YOUR_GS_BUCKET_PATH_TO_XLNET
MODEL_DIR=YOUR_OUTPUT_MODEL_PATH
DATA_DIR=YOUR_DATA_DIR_TO_TFRECORDS
RAW_DIR=YOUR_RAW_DATA_DIR
TPU_NAME=v2-xlnet
TPU_ZONE=us-central1-b

python -u run_cmrc_drcd.py \
	--spiece_model_file=./spiece.model \
	--model_config_path=${XLNET_DIR}/xlnet_config.json \
	--init_checkpoint=${XLNET_DIR}/xlnet_model.ckpt \
	--tpu_zone=${TPU_ZONE} \
	--use_tpu=True \
	--tpu=${TPU_NAME} \
	--num_hosts=1 \
	--num_core_per_host=8 \
	--output_dir=${DATA_DIR} \
	--model_dir=${MODEL_DIR} \
	--predict_dir=${MODEL_DIR}/eval \
	--train_file=${DATA_DIR}/DRCD_training.json \
	--predict_file=${DATA_DIR}/DRCD_dev.json \
	--uncased=False \
	--max_answer_length=30 \
	--max_seq_length=512 \
	--do_train=True \
	--train_batch_size=16 \
	--do_predict=True \
	--predict_batch_size=16 \
	--learning_rate=3e-5 \
	--adam_epsilon=1e-6 \
	--iterations=1000 \
	--save_steps=2000 \
	--train_steps=3600 \
	--warmup_steps=360

ChnSentiCorp

与阅读理解任务不同,分类任务无需提前生成tf_records。 以下是ChnSentiCorp情感分类任务中使用的脚本参数:

XLNET_DIR=YOUR_GS_BUCKET_PATH_TO_XLNET
MODEL_DIR=YOUR_OUTPUT_MODEL_PATH
DATA_DIR=YOUR_DATA_DIR_TO_TFRECORDS
RAW_DIR=YOUR_RAW_DATA_DIR
TPU_NAME=v2-xlnet
TPU_ZONE=us-central1-b

python -u run_classifier.py \
	--spiece_model_file=./spiece.model \
	--model_config_path=${XLNET_DIR}/xlnet_config.json \
	--init_checkpoint=${XLNET_DIR}/xlnet_model.ckpt \
	--task_name=csc \
	--do_train=True \
	--do_eval=True \
	--eval_all_ckpt=False \
	--uncased=False \
	--data_dir=${RAW_DIR} \
	--output_dir=${DATA_DIR} \
	--model_dir=${MODEL_DIR} \
	--train_batch_size=48 \
	--eval_batch_size=48 \
	--num_hosts=1 \
	--num_core_per_host=8 \
	--num_train_epochs=3 \
	--max_seq_length=256 \
	--learning_rate=2e-5 \
	--save_steps=5000 \
	--use_tpu=True \
	--tpu=${TPU_NAME} \
	--tpu_zone=${TPU_ZONE}

FAQ

Q: 会发布更大的模型吗?
A: 不一定,不保证。如果我们获得了显著性能提升,会考虑发布出来。

Q: 在某些数据集上效果不好?
A: 选用其他模型或者在这个checkpoint上继续用你的数据做预训练。

Q: 预训练数据会发布吗?
A: 抱歉,因为版权问题无法发布。

Q: 训练XLNet花了多长时间?
A: XLNet-mid使用了Cloud TPU v3 (128G HBM)训练了2M steps(batch=32),大约需要3周时间。XLNet-base则是训练了4M steps。

Q: 为什么XLNet官方没有发布Multilingual或者Chinese XLNet?
A: (以下是个人看法)不得而知,很多人留言表示希望有,戳XLNet-issue-#3。 以XLNet官方的技术和算力来说,训练一个这样的模型并非难事(multilingual版可能比较复杂,需要考虑各语种之间的平衡,也可以参考multilingual-bert中的描述。)。 不过反过来想一下,作者们也并没有义务一定要这么做。 作为学者来说,他们的technical contribution已经足够,不发布出来也不应受到指责,呼吁大家理性对待别人的工作。

Q: XLNet多数情况下比BERT要好吗?
A: 目前看来至少上述几个任务效果都还不错,使用的数据和我们发布的BERT-wwm-ext是一样的。

Q: ?
A: 。

引用

如果本目录中的内容对你的研究工作有所帮助,欢迎在论文中引用下述技术报告: https://arxiv.org/abs/2004.13922

@inproceedings{cui-etal-2020-revisiting,
    title = "Revisiting Pre-Trained Models for {C}hinese Natural Language Processing",
    author = "Cui, Yiming  and
      Che, Wanxiang  and
      Liu, Ting  and
      Qin, Bing  and
      Wang, Shijin  and
      Hu, Guoping",
    booktitle = "Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: Findings",
    month = nov,
    year = "2020",
    address = "Online",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://www.aclweb.org/anthology/2020.findings-emnlp.58",
    pages = "657--668",
}

致谢

项目作者: 崔一鸣(哈工大讯飞联合实验室)、车万翔(哈工大)、刘挺(哈工大)、王士进(科大讯飞)、胡国平(科大讯飞)

本项目受到谷歌TensorFlow Research Cloud (TFRC)计划资助。

建设该项目过程中参考了如下仓库,在这里表示感谢:

免责声明

本项目并非XLNet官方发布的Chinese XLNet模型。 同时,本项目不是哈工大或科大讯飞的官方产品。 该项目中的内容仅供技术研究参考,不作为任何结论性依据。 使用者可以在许可证范围内任意使用该模型,但我们不对因使用该项目内容造成的直接或间接损失负责。

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项目简介

🚀 Github 镜像仓库 🚀

源项目地址

https://github.com/ymcui/chinese-pretrained-xlnet

发行版本

当前项目没有发行版本

贡献者 3

开发语言

  • Python 100.0 %