ymcui/Chinese-XLNet

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

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

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

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

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

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

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

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}

@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",
}