paddlepaddle--paddlenlp/slm/model_zoo/bigbird

Big Bird

模型介绍

Big Bird(Transformers for Longer Sequences) 是 Google 的研究人员提出的针对长序列预训练模型，使用了稀疏注意力机制，将计算复杂度、空间复杂度降到线性复杂度，大大提升了长序列任务的预测能力。

本项目是 Big Bird 的 PaddlePaddle 实现， 包含模型训练，模型验证等内容。以下是本例的简要目录结构及说明：

.
├── args.py                 # 预训练任务的配置
├── run_classifier.py       # IMDB数据集的分类任务
├── run_pretrain.py         # 预训练任务脚本
├── README.md               # 文档
└── data/                    # 示例数据

快速开始

环境依赖

• sentencepiece

安装命令：pip install sentencepiece

数据准备

根据论文中的信息，目前 Big Bird 的预训练数据是主要是由 Books，CC-News，Stories, Wikipedia 4种预训练数据来构造，用户可以根据自己的需要来下载和清洗相应的数据。目前已提供一份示例数据在 data 目录。

预训练任务

下面是预训练任务的具体的执行方式

unset CUDA_VISIBLE_DEVICES
python -m paddle.distributed.launch --gpus "0" --log_dir log  run_pretrain.py --model_name_or_path bigbird-base-uncased \
    --input_dir "./data" \
    --output_dir "output" \
    --batch_size 4 \
    --weight_decay 0.01 \
    --learning_rate 1e-5 \
    --max_steps 100000 \
    --save_steps 10000 \
    --logging_steps 1 \
    --max_encoder_length 512 \
    --max_pred_length 75

其中参数释义如下：

• gpus paddle.distributed.launch 参数，用于指定使用哪张显卡。单卡格式："0"；多卡格式："0,1,2"。
• log_dir paddle.distributed.launch 参数，用于指定训练日志输出的目录，默认值为log。（注意，如果需要在同一目录多次启动 run_pretrain.py，需要设置不同的 log_dir，否则日志会重定向到相同的文件中）。
• model_name_or_path 指示了某种特定配置的模型，对应有其预训练模型和预训练时使用的 tokenizer。目前支持的训练模型配置有："bigbird-base-uncased"。若模型相关内容保存在本地，这里也可以提供相应目录地址，例如："./checkpoint/model_xx/"
• input_dir 指定输入文件，可以使用目录，指定目录时将包括目录中的所有文件。
• output_dir 指定输出文件。
• batch_size 训练的 batch 大小
• weight_decay AdamW 权重衰减参数
• learning_rate 训练的学习率
• max_steps 最大训练步数
• save_steps 保存模型间隔
• logging_steps 打印日志的步数
• max_encoder_length MLM 任务的最大的 token 数目
• max_pred_length MLM 任务最大的需要预测 token 的数目

验证任务

Imdb 分类任务

通过预训练任务训练完成之后，可以预训练的模型参数，在 Big Bird 的验证任务中通过 IMDB 数据集来进行最终模型效果的验证，IMDB 数据集 ，IMDB 数据集是关于电影用户评论情感分析的数据集，主要是包含了50000条偏向明显的评论，其中25000条作为训练集，25000作为测试集。label 为 pos(positive)和 neg(negative)，是一个序列文本分类任务，具体的执行脚本如下。

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python run_classifier.py --model_name_or_path bigbird-base-uncased \
    --output_dir "output" \
    --batch_size 2 \
    --learning_rate 5e-6 \
    --max_steps 16000 \
    --save_steps 1000 \
    --max_encoder_length 3072

其中参数释义如下：

• model_name_or_path 指示了 finetune 使用的具体预训练模型以及预训练时使用的 tokenizer，目前支持的预训练模型有："bigbird-base-uncased"。若模型相关内容保存在本地，这里也可以提供相应目录地址，例如："./checkpoint/model_xx/"。
• output_dir 指定输出文件。
• batch_size 训练的 batch 大小。
• learning_rate 训练的学习率。
• max_steps 最大训练步数。
• save_steps 保存模型间隔。
• logging_steps 打印日志的步数。
• max_encoder_length MLM 任务的最大的 token 数目。

基于bigbird-base-uncased在 IMDB 评测任务上 Fine-tuning 后，在验证集上有如下结果：

Task	Metric	Result
IMDB	Accuracy	0.9449

Glue 任务

以 GLUE 中的 SST-2任务为例，启动 Fine-tuning 的方式如下：

unset CUDA_VISIBLE_DEVICES
python -m paddle.distributed.launch --gpus "0" run_glue.py \
    --model_type bigbird \
    --model_name_or_path bigbird-base-uncased \
    --task_name SST-2 \
    --max_encoder_length 128 \
    --batch_size 32   \
    --learning_rate 1e-5 \
    --epochs 5 \
    --logging_steps 1 \
    --save_steps 500 \
    --output_dir ./tmp/ \
    --device gpu

其中参数释义如下：

• model_type 指示了模型类型，使用 bigbird 模型时设置为 bigbird 即可。
• model_name_or_path 指示了 finetune 使用的具体预训练模型以及预训练时使用的 tokenizer，目前支持的预训练模型有："bigbird-base-uncased"。若模型相关内容保存在本地，这里也可以提供相应目录地址，例如："./checkpoint/model_xx/"。
• task_name 表示 Fine-tuning 的任务。
• max_encoder_length 表示最大句子长度，超过该长度将被截断。
• batch_size 表示每次迭代每张卡上的样本数目。
• learning_rate 表示基础学习率大小，将于 learning rate scheduler 产生的值相乘作为当前学习率。
• epochs 表示训练轮数。
• logging_steps 表示日志打印间隔。
• save_steps 表示模型保存及评估间隔。
• output_dir 表示模型保存路径。
• device 表示训练使用的设备, 'gpu'表示使用 GPU, 'xpu'表示使用百度昆仑卡, 'cpu'表示使用 CPU, 'npu'表示使用华为昇腾卡。

基于bigbird-base-uncased在 GLUE 各评测任务上 Fine-tuning 后，在验证集上有如下结果：

Task	Metric	Result
SST-2	Accuracy	0.9365
QNLI	Accuracy	0.9017
CoLA	Mattehew's corr	0.5708
MRPC	F1/Accuracy	0.9019 / 0.8603
STS-B	Person/Spearman corr	0.8591 / 0.8607
QQP	Accuracy/F1	0.9132 / 0.8828
MNLI	Matched acc/MisMatched acc	0.8615 / 0.8606
RTE	Accuracy	0.7004

致谢

• 感谢Google 研究团队提供 BigBird 开源代码的实现以及预训练模型。

参考论文

• Zaheer, et al. "Big bird: Transformers for longer sequences" Advances in Neural Information Processing Systems, 2020