WuDao-Model/Transformer-XL

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Chinese-Transformer-XL

Under construction

本项目提供了智源研究院"文汇"
预训练模型Chinese-Transformer-XL的预训练和文本生成代码。[应用主页] [模型下载]

数据

本模型使用了智源研究院发布的中文预训练语料WuDaoCorpus
。具体地，我们使用了WuDaoCorpus中来自百度百科+搜狗百科（133G）、知乎（131G）、百度知道（38G）的语料，一共303GB数据。

模型

本模型使用了GPT-3
的训练目标，同时使用能够更好地处理长序列建模的Transformer-XL 替代了GPT中的Transformer。模型的结构与GPT-3
2.7B（32层，隐表示维度2560，每层32个注意力头）基本相同，因为Transformer-XL的结构改动，模型参数增加到了29亿。

结果

为了验证模型的生成能力，我们在中文的开放域长文问答上进行了评测。我们从知乎
上随机选择了100个不同领域的、不在训练语料中的问题。对每个问题，由人类测试员对一个高赞同数回答、3个模型生成的回答和3个CPM
生成的回答在流畅度、信息量、相关度、总体四个维度进行打分。测评结果如下：

模型	流畅度(1-5)	信息量(1-5)	相关度(1-5)	总体(1-10)
CPM	2.66	2.47	2.36	4.32
文汇	3.44	3.25	3.21	5.97
人类答案	3.80	3.61	3.67	6.85

可以看到相比起CPM，"文汇"更接近人类所写的高赞答案。

安装

根据requirements.txt安装pytorch等基础依赖

pip install -r requirements.txt

如果要finetune模型参数，还需要安装DeepSpeed

DS_BUILD_OPS=1 pip install deepspeed

推理

首先下载模型的checkpoint ，目录结构如下

.
└─ txl-2.9B
       └─ mp_rank_00_model_states.pt

然后运行交互式生成脚本

bash scripts/generate_text.sh ./txl-2.9B

Finetune

模型的finetune基于使用DeepSpeed。首先在scripts/ds_finetune_gpt_2.9B.sh中修改NUM_WORKERS和NUM_GPUS_PER_WORKER
为使用的节点数目和每个节点的GPU数量。如果使用多机训练的话，还要修改HOST_FILE_PATH
为hostfile的路径（DeepSpeed使用OpenMPI风格的hostfile
）。

然后运行finetune脚本

bash scripts/ds_finetune_gpt_2.9B.sh ./txl-2.9B ./data.json

其中./txl-2.9B为checkpoint目录。./data.json为finetune数据，格式为jsonl文件
，每条数据的格式为{"prompt": .., "text": ...}。其中prompt为生成的context，text为生成的内容。

如果你在finetune的遇到了OOM错误（一般是因为GPU数量或者显存不足导致的），可以尝试在scripts/ds_config_2.9B_finetune.json的zero_optimization部分添加"cpu_offload": true，来开启ZeRO-Offload 以减少显存消耗。

模型并行

如果你的显存大小比较有限，可以尝试使用模型并行来减少显存消耗。我们提供的模型checkpoint是在单卡上运行的。首先使用change_mp.py来对hceckpoint进行切分

python change_mp.py ./txl-2.9B 2

其中2表示2路模型并行。在推理和finetune的时候，将脚本中的MP_SIZE改为2，然后使用./txl-2.9B_MP2作为运行脚本时的checkpoint路径。

引用