Add MPNet Model

examples/language_model/mpnet/README.md

@@ -0,0 +1,191 @@
+# MPNet with PaddleNLP
+
+[MPNet: Masked and Permuted Pre-training for Language Understanding - Microsoft Research](https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/mpnet-masked-and-permuted-pre-training-for-language-understanding/)
+
+**摘要:**
+BERT采用掩码语言建模（MLM）进行预训练，是最成功的预训练模型之一。由于BERT忽略了预测标记之间的依赖关系，XLNet引入了置换语言建模（PLM）进行预训练来解决这个问题。然而，XLNet没有利用句子的完整位置信息，因此会受到预训练和微调之间的位置差异的影响。在本文中，我们提出了MPNet，这是一种新的预训练方法，它继承了BERT和XLNet的优点并避免了它们的局限性。MPNet通过置换语言建模（相对于BERT中的MLM）利用预测标记之间的依赖性，并以辅助位置信息作为输入，使模型能够看到完整的句子，从而减少位置差异（相对于XLNet中的PLM）。我们在大规模数据集（超过160GB的文本语料库）上预训练了MPNet模型，并对各种下游任务（GLUE、SQuAD 等）进行微调。实验结果表明，在相同的模型设置下，MPNet大大优于MLM和PLM，并且与之前最先进的预训练方法（例如 BERT、XLNet、RoBERTa）相比，在这些任务上取得了更好的结果。原始代码和预训练模型可从 https://github.com/microsoft/MPNet 下载得到。
+
+本项目是 MPNet 在 Paddle 2.x上的开源实现。
+
+## 原论文效果
+<p align="center">
+    <img src="./figure/QQP.png" width="100%" />
+</p>
+<p align="center">
+    <img src="./figure/SQuAD.png" width="100%" />
+</p>
+
+## 快速开始
+
+### 下游任务微调
+
+#### 1、GLUE
+以QQP数据集为例，运行其他glue数据集，请参考`train.sh`文件。（超参数遵循原论文的仓库的[README](https://github.com/microsoft/MPNet/blob/master/MPNet/README.glue.md)）
+
+##### （1）模型微调：
+```shell
+unset CUDA_VISIBLE_DEVICES
+cd glue
+python -m paddle.distributed.launch --gpus "0" run_glue.py \
+    --model_type mpnet \
+    --model_name_or_path mpnet-base \
+    --task_name qqp \
+    --max_seq_length 128 \
+    --batch_size 32 \
+    --learning_rate 1e-5 \
+    --scheduler_type linear \
+    --weight_decay 0.1 \
+    --warmup_steps 5666 \
+    --max_steps 113272 \
+    --logging_steps 500 \
+    --save_steps 2000 \
+    --seed 42 \
+    --output_dir qqp/ \
+    --device gpu
+```
+其中参数释义如下：
+- `model_type` 指示了模型类型，当前支持BERT、ELECTRA、ERNIE、CONVBERT、MPNET模型。
+- `model_name_or_path` 模型名称或者路径，其中mpnet模型当前仅支持mpnet-base几种规格。
+- `task_name` 表示 Fine-tuning 的任务，当前支持CoLA、SST-2、MRPC、STS-B、QQP、MNLI、QNLI、RTE和WNLI。
+- `max_seq_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。
+- `scheduler_type` scheduler类型，可选linear和cosine。
+- `warmup_steps` warmup步数。
+- `max_steps` 表示最大训练步数。
+- `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` 表示使用的设备类型。默认为GPU，可以配置为CPU、GPU、XPU。若希望使用多GPU训练，将其设置为GPU，同时环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES配置要使用的GPU id。
+
+##### （2）模型预测：
+```bash
+cd glue
+python run_predict.py --task_name qqp  --ckpt_path qqp/best-qqp_ft_model_106000.pdparams
+```
+
+##### （3）压缩template文件夹为zip文件，然后提交到[GLUE排行榜](https://gluebenchmark.com/leaderboard)：
+
+###### GLUE排行榜结果：
+<p align="center">
+    <img src="figure/glue.jpg" width="100%" />
+</p>
+
+
+###### GLUE开发集结果：
+
+| task                      | cola  | sst-2  | mrpc        | sts-b             | qqp         | mnli       | qnli | rte   | avg |
+|--------------------------------|-------|-------|-------------|------------------|-------------|------|-------|-------|-------|
+| **metric** | **mcc** | **acc** | **acc/f1** | **pearson/spearman** | **acc/f1**  | **acc(m/mm)**  | **acc** | **acc** |    |
+| Paper | **65.0** | **95.5** | **91.8**/空 | 91.1/空 | **91.9**/空 | **88.5**/空 | 93.3 | 85.8 | **87.9** |
+| Mine | 64.4 | 95.4 | 90.4/93.1 | **91.6**/91.3 | **91.9**/89.0 | 87.7/88.2 | **93.6** | **86.6** | 87.7 |
+
+###### GLUE测试集结果对比：
+
+| task                      | cola  | sst-2  | mrpc  | sts-b  | qqp | mnli-m | qnli  | rte   | avg      |
+|--------------------------------|-------|-------|-------|-------|-----|-------|-------|-------|----------|
+| **metric** | **mcc** | **acc** | **acc/f1** | **pearson/spearman** | **acc/f1**  | **acc(m/mm)**  | **acc** | **acc** |  |
+| Paper | **64.0** | **96.0** | 89.1/空 | 90.7/空 | **89.9**/空 | **88\.5**/空 | 93\.1 | 81.0 | **86.5** |
+| Mine | 60.5     | 95.9 | **91.6**/88.9 | **90.8**/90.3 | 89.7/72.5 | 87.6/86.6 | **93.3** | **82.4** | **86.5** |
+
+#### 2、SQuAD v1.1
+
+使用Paddle提供的预训练模型运行SQuAD v1.1数据集的Fine-tuning
+
+```bash
+unset CUDA_VISIBLE_DEVICES
+cd squad
+python -m paddle.distributed.launch --gpus "0" run_squad.py \
+    --model_type mpnet \
+    --model_name_or_path mpnet-base \
+    --max_seq_length 512 \
+    --batch_size 16 \
+    --learning_rate 2e-5 \
+    --num_train_epochs 4 \
+    --scheduler_type linear \
+    --logging_steps 25 \
+    --save_steps 25 \
+    --warmup_proportion 0.1 \
+    --weight_decay 0.1 \
+    --output_dir squad1.1/ \
+    --device gpu \
+    --do_train \
+    --seed 42 \
+    --do_predict
+```
+
+训练过程中模型会自动对结果进行评估，其中最好的结果如下所示：
+
+```python
+{
+  "exact": 86.84957426679281,
+  "f1": 92.82031917884066,
+  "total": 10570,
+  "HasAns_exact": 86.84957426679281,
+  "HasAns_f1": 92.82031917884066,
+  "HasAns_total": 10570
+}
+```
+
+#### 3、SQuAD v2.0
+对于 SQuAD v2.0,按如下方式启动 Fine-tuning:
+
+```bash
+unset CUDA_VISIBLE_DEVICES
+cd squad
+python -m paddle.distributed.launch --gpus "0" run_squad.py \
+    --model_type mpnet \
+    --model_name_or_path mpnet-base \
+    --max_seq_length 512 \
+    --batch_size 16 \
+    --learning_rate 2e-5 \
+    --num_train_epochs 4 \
+    --scheduler_type linear \
+    --logging_steps 200 \
+    --save_steps 200 \
+    --warmup_proportion 0.1 \
+    --weight_decay 0.1 \
+    --output_dir squad2/ \
+    --device gpu \
+    --do_train \
+    --seed 42 \
+    --do_predict \
+    --version_2_with_negative
+```
+
+* `version_2_with_negative`: 使用squad2.0数据集和评价指标的标志。
+
+训练过程中模型会自动对结果进行评估，其中最好的结果如下所示：
+
+```python
+{
+  "exact": 82.27912069401162,
+  "f1": 85.2774124891565,
+  "total": 11873,
+  "HasAns_exact": 80.34750337381917,
+  "HasAns_f1": 86.35268530427743,
+  "HasAns_total": 5928,
+  "NoAns_exact": 84.20521446593776,
+  "NoAns_f1": 84.20521446593776,
+  "NoAns_total": 5945,
+  "best_exact": 82.86869367472417,
+  "best_exact_thresh": -2.450321674346924,
+  "best_f1": 85.67634263296013,
+  "best_f1_thresh": -2.450321674346924
+}
+```
+
+# Tips:
+- 对于SQUAD任务：根据这个[issues](https://github.com/microsoft/MPNet/issues/3)所说,论文中汇报的是`best_exact`和`best_f1`。
+- 对于GLUE任务：根据这个[issues](https://github.com/microsoft/MPNet/issues/7)所说，部分任务采用了热启动初始化的方法。
+
+# Reference
+
+```bibtex
+@article{song2020mpnet,
+    title={MPNet: Masked and Permuted Pre-training for Language Understanding},
+    author={Song, Kaitao and Tan, Xu and Qin, Tao and Lu, Jianfeng and Liu, Tie-Yan},
+    journal={arXiv preprint arXiv:2004.09297},
+    year={2020}
+}
+```

examples/language_model/mpnet/convert.py

@@ -0,0 +1,78 @@
+# Copyright (c) 2021 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
+#
+#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+
+from collections import OrderedDict
+import argparse
+
+huggingface_to_paddle = {
+    ".attn.": ".",
+    "intermediate.dense": "ffn",
+    "output.dense": "ffn_output",
+    ".output.LayerNorm.": ".layer_norm.",
+    ".LayerNorm.": ".layer_norm.",
+    "lm_head.decoder.bias": "lm_head.decoder_bias",
+}
+
+skip_weights = ["lm_head.decoder.weight", "lm_head.bias"]
+dont_transpose = [
+    "_embeddings.weight",
+    ".LayerNorm.weight",
+    ".layer_norm.weight",
+    "relative_attention_bias.weight",
+]
+
+
+def convert_pytorch_checkpoint_to_paddle(pytorch_checkpoint_path,
+                                         paddle_dump_path):
+    import torch
+    import paddle
+
+    pytorch_state_dict = torch.load(pytorch_checkpoint_path, map_location="cpu")
+    paddle_state_dict = OrderedDict()
+    for k, v in pytorch_state_dict.items():
+        transpose = False
+        if k in skip_weights:
+            continue
+        if k[-7:] == ".weight":
+            if not any([w in k for w in dont_transpose]):
+                if v.ndim == 2:
+                    v = v.transpose(0, 1)
+                    transpose = True
+        oldk = k
+        for huggingface_name, paddle_name in huggingface_to_paddle.items():
+            k = k.replace(huggingface_name, paddle_name)
+
+        print(f"Converting: {oldk} => {k} | is_transpose {transpose}")
+        paddle_state_dict[k] = v.data.numpy()
+
+    paddle.save(paddle_state_dict, paddle_dump_path)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    parser = argparse.ArgumentParser()
+    parser.add_argument(
+        "--pytorch_checkpoint_path",
+        default="weights/hg/mpnet-base/pytorch_model.bin",
+        type=str,
+        required=False,
+        help="Path to the Pytorch checkpoint path.", )
+    parser.add_argument(
+        "--paddle_dump_path",
+        default="weights/pd/mpnet-base/model_state.pdparams",
+        type=str,
+        required=False,
+        help="Path to the output Paddle model.", )
+    args = parser.parse_args()
+    convert_pytorch_checkpoint_to_paddle(args.pytorch_checkpoint_path,
+                                         args.paddle_dump_path)

examples/language_model/mpnet/glue/predict.sh

@@ -0,0 +1,3 @@
+# task name ["cola","sst-2","mrpc","sts-b","qqp","mnli", "rte", "qnli"]
+
+python run_predict.py --task_name qqp  --ckpt_path qqp/best-qqp_ft_model_106000.pdparams