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RemBert Paddle

1 简介

本项目基于PaddlePaddle复现的RemBert，完成情况如下:

  • 在XTREME数据集上的xnli和paws-x任务均达到论文精度
  • RemBertTokenizer已基于paddlenlp进行复现
  • 我们复现的RemBert也是基于paddlenlp
  • 我们提供aistudio notebook, 帮助您快速验证模型

项目参考：

2 复现精度

在XTREME的PAWS-X数据集的测试效果如下表。

ACC是准确率的简写

网络 opt batch_size 数据集 ACC ACC(原论文)
RemBert AdamW 16 XTREME-PAWS-X 87.78 87.5

复现代码训练日志： 复现代码训练日志

在XTREME-XNLI数据集的测试效果如下表。

网络 opt batch_size 数据集 ACC ACC(原论文)
RemBert AdamW 16 XTREME-XNLI 80.89 80.8

复现代码及训练日志： 复现代码训练日志

验收标准为在XTREME的PAWS-X数据集和XTREME-XNLI数据集的测试精度的平均值为84.2

原论文: (87.5 + 80.8) / 2 = 84.15

复现精度：(87.78 + 80.89) / 2 = 84.33

3 数据集

XTREME的XNLI和PAWS-X数据集是XTREME上的sequence-pair classification任务

下载XTREME-XNLI数据集: 训练集:下载地址 测试集:下载地址 其中训练集为位于XNLI-MT-1.0/multinli/multinli.train.en.tsv, 测试集位于XNLI-1.0/xnli.test.tsv

下载XTREME-PAWS-X数据集： 下载地址 每个训练集、验证集和测试集分别为train、dev和test开头的tsv文件, 将所有语言的数据集解压后，运行下面脚本，可合并所有语言测试集(此任务需要在多语言进行测试)

python concat_paws_test_set.py

我们已经把所有的语言合进测试集, 此处可下载下载地址，test_2k.tsv是我们合并了多语言的测试集

4环境依赖

运行以下命令即可配置环境

pip install paddlenlp==2.2.4

5 快速开始

如果你觉得以下步骤过于繁琐，您可以直接到此处 链接 利用我们提供的AISTUDIO NOTEBOOK快速验证和训练评估模型。checkpoint在此aistudio项目中。

首先，您需要下载预训练权重: 下载地址

训练并测试在XTREME-XNLI数据集上的ACC：
python main.py --task=xnli --do_train=1 --do_eval=1 --data_dir=<DATA_DIR> --output_dir=<OUTPUT_DIR> --pretrain_model=<MODEL_DIR> --learning_rate=1e-5

从checkpoint中快速评估模型:

python main.py --task=xnli --do_eval=1 --data_dir=<DATA_DIR> --output_dir=<OUTPUT_DIR>

说明：

  • <DATA_DIR>、<OUTPUT_DIR>和<MODEL_DIR>分别为数据集文件夹路径、输出文件夹路径和预训练权重文件夹路径

运行结束后你将看到如下结果:

Acc 80.60
训练并测试在XTREME-PAWS-X数据集上的ACC：
python main.py main.py --task=paws --do_train=1 --do_eval=1 --data_dir=<DATA_DIR> --output_dir=<OUTPUT_DIR> --eval_step=500 --pretrain_model=<MODEL_DIR>

从checkpoint中快速评估模型:

python main.py --task=paws --do_eval=1 --data_dir=<DATA_DIR> --output_dir=<OUTPUT_DIR>

运行结束后你将看到如下结果:

ACC 87.78

6 代码结构与详细说明


├─data                     # 词库文件夹
| ├─sentencepiece.model    # tokenizer 词库文件
├─rembert                  # RemBert模型文件夹
| ├─rembert_model.py       # RemBert模型
| ├─rembert_tokenizer.py   # tokenizer文件
├─datagenerator.py         # data生成器
├─dataProcessor.py         # 数据生成器 
├─main.py                  # 主文件
├─trainer.py               # 训练文件