ERNIE 1.0 通过建模海量数据中的词、实体及实体关系，学习真实世界的语义知识。相较于 BERT 学习原始语言信号，ERNIE 直接对先验语义知识单元进行建模，增强了模型语义表示能力。
论文: Yu Sun, Shuohuan Wang, Yukun Li, Shikun Feng, Xuyi Chen, Han Zhang, Xin Tian, Danxiang Zhu, Hao Tian, Hua Wu. ERNIE: Enhanced Representation through Knowledge Integration . arXiv preprint arXiv:1904.09223.
Ernie的主干结构为Transformer。对于Ernie_base，Transformer包含12个编码器模块，每个模块包含一个自注意模块，每个自注意模块包含一个注意模块。
-
预训练数据集
- 维基百科中文数据集。
- 将数据集文件从bz2压缩包转换txt后，预处理为MindRecord格式。
-
生成下游任务数据集
- 下载数据集进行微调和评估，如Chnsenticorp、CMRC2018、DRCD、MSRA NER、NLPCC DBQA、XNLI等。
- 将数据集文件从JSON或tsv格式转换为MindRecord格式。
- 硬件（Ascend处理器）
- 准备Ascend或GPU处理器搭建硬件环境。
- 框架
- 更多关于Mindspore的信息，请查看以下资源：
从官网下载安装MindSpore之后，您可以按照如下步骤进行训练和评估：
- 在Ascend上运行
# 下载数据集
bash scripts/download_datasets.sh pretrain
# 预训练数据集: pretrain, 微调数据集, finetune
# 将数据集转为MindRecord
# 预训练数据集
bash scripts/convert_pretrain_dataset.sh /path/zh_wiki/ /path/zh_wiki/mindrecord/
# 微调数据集
sh scripts/convert_finetune_dataset.sh /path/msra_ner/ /path/msra_ner/mindrecord/ msra_ner
# 单机运行预训练示例
bash scripts/run_standalone_pretrain_ascend.sh 0 1 /path/cn-wiki-128
# 运行微调和评估示例
# 如需运行微调任务，请先准备预训练生成的权重文件（ckpt）, 可参考下文权重迁移教程进行迁移。
# - 单卡微调任务：
bash scripts/run_standalone_finetune.sh msra_ner
# - 多卡微调任务：
bash scripts/run_distribute_finetune.sh rank_table.json xnli
# rank_table.json 需提前配置，可参考下文教程。注意： 运行shell脚本时，若
bash报错，可尝试替换为sh。
.
└─ernie
├─README_CN.md
├─scripts
├─convert_finetune_datasets.sh # 转换用于微调的JSON或TSV格式数据为MindRecord数据脚本
├─convert_pretraining_datasets.sh # 转换用于预训练的数据为MindRecord数据脚本
├─download_datasets.sh # 下载微调或预训练数据集脚本
├─download_pretrained_models.sh # 下载预训练模型权重参数脚本
├─export.sh # 导出模型中间表示脚本，如MindIR
├─migrate_pretrained_models.sh # 在x86设备上将Paddle预训练权重参数转为MindSpore权重参数脚本
├─run_distribute_finetune.sh # Ascend设备上多卡运行微调任务脚本
├─run_finetune_eval.sh # Ascend设备上测试微调结果脚本
├─run_infer_310.sh # Ascend 310设备推理脚本
├─run_standalone_finetune.sh # Ascend设备上单卡运行微调任务脚本
└─run_standalone_pretrain.sh # Ascend设备上单卡运行预训练脚本
├─src
├─__init__.py
├─adam.py # AdamWeightDecay优化器
├─assessment_method.py # 评估过程的测评方法
├─config.py # Ernie预训练配置文件
├─convert.py # Paddle模型权重迁移
├─dataset.py # MindReord数据集加载
├─ernie_for_finetune.py # 网络骨干编码
├─ernie_for_pretraining.py # 网络骨干编码
├─ernie_model.py # 网络骨干编码
├─finetune_eval_config.py # Ernie微调配置文件
├─finetune_eval_model.py # 网络骨干编码
├─pretrain_reader.py # 预训练数据预处理
├─finetune_task_reader.py # 微调数据预处理
├─mrc_get_predictions.py # 阅读理解任务获取预测结果
├─mrc_postprocess.py # 阅读理解任务预测结果后处理
├─tokenizer.py # Ernie数据预处理所需的Tokenizer
├─utils.py # util函数
├─export.py # 推理模型导出
├─run_ernie_classifier.py # 分类器任务的微调和评估网络
├─run_ernie_mrc.py # 阅读理解任务的微调和评估网络
├─run_ernie_ner.py # NER任务的微调和评估网络
└─run_ernie_pretrain.py # 预训练网络可以在config.py和finetune_eval_config.py文件中分别配置训练和评估参数。
config for lossscale and etc.
ernie_network Ernie模型版本，可选项为base
batch_size 输入数据集的批次大小，默认为16
loss_scale_value 损失放大初始值，默认为2^32
scale_factor 损失放大的更新因子，默认为2
scale_window 损失放大的一次更新步数，默认为1000
optimizer 网络中采用的优化器，可选项为AdamWerigtDecayDynamicLR、Lamb、或Momentum，默认为Lamb
数据集和网络参数（预训练/微调/评估）：
seq_length 512
vocab_size 各内嵌向量大小，需与所采用的数据集相同。默认为18000
hidden_size Ernie的encoder hidden size，默认为768
num_hidden_layers 隐藏层数，默认为12
num_attention_heads 注意头的数量，默认为12
intermediate_size 中间层数，默认为3072
hidden_act 所采用的激活函数，默认为relu
hidden_dropout_prob Ernie输出的随机失活可能性，默认为0.1
attention_probs_dropout_prob Ernie注意的随机失活可能性，默认为0.1
max_position_embeddings 序列最大长度，默认为513
type_vocab_size 标记类型的词汇表大小，默认为2
initializer_range TruncatedNormal的初始值，默认为0.02
use_relative_positions 是否采用相对位置，可选项为true或false，默认为False
dtype 输入的数据类型，可选项为mstype.float16或mstype.float32，默认为mstype.float32
compute_type Ernie Transformer的计算类型，可选项为mstype.float16或mstype.float32，默认为mstype.float16
Parameters for optimizer:
AdamWeightDecay:
decay_steps 学习率开始衰减的步数
learning_rate 学习率
end_learning_rate 结束学习率，取值需为正数
power 幂
warmup_steps 热身学习率步数
weight_decay 权重衰减
eps 增加分母，提高小数稳定性
Lamb:
decay_steps 学习率开始衰减的步数
learning_rate 学习率
end_learning_rate 结束学习率
power 幂
warmup_steps 热身学习率步数
weight_decay 权重衰减
Momentum:
learning_rate 学习率
momentum 平均移动动量
首先下载中文维基百科数据集：
bash scripts/download_datasets.sh pretrain然后进行数据预处理，对文本进行分词，并随机mask词语：
sh scripts/convert_pretrain_dataset.sh /path/zh_wiki/ /path/zh_wiki/mindrecord/注意：
- 维基百科文本抽取依赖
wikiextractor，数据预处理依赖结巴分词和OpenCC繁简体转换，可以通过以下命令安装依赖：pip install -r requirements.txt
- 若需要使用私有词典进行分词，可修改
scr/pretrain_reader.py中get_word_segs方法。
bash scripts/run_standalone_pretrain_ascend.sh 0 1 /path/cn-wiki-128以上命令后台运行，您可以在pretraining_log.txt中查看训练日志。训练结束后，您可以在默认脚本路径下脚本文件夹中找到检查点文件，得到如下损失值：
# grep "epoch" pretraining_log.txt
epoch: 0.0, current epoch percent: 0.000, step: 1, outputs are (Tensor(shape=[1], dtype=Float32, [ 1.0856101e+01]), Tensor(shape=[], dtype=Bool, False), Tensor(shape=[], dtype=Float32, 65536))
epoch: 0.0, current epoch percent: 0.000, step: 2, outputs are (Tensor(shape=[1], dtype=Float32, [ 1.0821701e+01]), Tensor(shape=[], dtype=Bool, False), Tensor(shape=[], dtype=Float32, 65536))
...
如果没有进行预训练获得模型权重，可以使用百度开源的ERNIE权重，将其转换为MindSpore支持的Checkpoint直接加载进行下游任务微调。
首先下载百度开源ERNIE权重：
bash scripts/download_pretrained_models.sh下载完成后执行权重迁移脚本：
bash scripts/migrate_pretrained_models.sh注意： 权重迁移需要同时安装MindSpore和Paddle，由于Paddle不支持Arm环境，本步骤需要在x86环境下运行。权重迁移仅需要两个框架的CPU版本即可完成，可本地完成后上传转换后的Checkpoint使用。
运行以下命令前，确保已设置从Paddle转换或自行训练得到的ERNIE Base的checkpoint。请将检查点路径设置为绝对全路径，例如，/username/pretrain/checkpoint_100_300.ckpt。
bash scripts/run_standalone_finetune.sh [TASK_TYPE]
# for example: sh run_standalone_finetune.sh msra_ner
# TASK_TYPE including [msra_ner, chnsenticorp]以上命令后台运行，您可以在{task_type}_train_log.txt中查看训练日志。
bash scripts/run_distribute_finetune.sh [RANK_TABLE_FILE] [TASK_TYPE]
# for example: sh run_distribute_finetune.sh rank_table.json xnli
# TASK_TYPE including [xnli, dbqa, drcd]以上命令后台运行，您可以在{task_type}_train_log.txt中查看训练日志。
注意：
rank_table.json可以通过/etc/hccn.conf获取加速卡IP进行配置。drcd, cmrc数据集评估需要使用nltk，请通过以下命令安装并下载依赖库，然后运行微调脚本。
# install nltk
pip install nltk
# download `punkt`
python
>>> import nltk
>>> nltk.download('punkt')bash scripts/run_finetune_eval.sh [TASK_TYPE]
# for example: sh run_finetune_eval.sh msra_ner
# TASK_TYPE including [msra_ner, chnsenticorp, xnli, dbqa, drcd]如您选择准确性作为评估方法，可得到如下结果：
acc_num XXX, total_num XXX, accuracy 0.588986
如您选择F1作为评估方法，可得到如下结果：
Precision 0.920507
Recall 0.948683
F1 0.920507
如您选择评估阅读理解数据集，可得到如下结果：
{"exact_match": 84.13970798740338, "f1": 90.52935807300771}
bash export.sh [CKPT_FILE] [EXPORT_PATH] [TASK_TYPE]
# for example: sh sh export.sh /path/ckpt.ckpt /path/ msra_ner
# TASK_TYPE including [msra_ner, chnsenticorp]其中，参数CKPT_FILE 是必需的；EXPORT_FORMAT 可以在 ["AIR", "MINDIR"]中进行选择后修改export.sh, 默认为"MINDIR"。
在执行推理之前，需要通过export.py导出mindir文件。输入数据文件为bin格式。
# Ascend310 推理
bash run_infer_310.sh [MINDIR_PATH] [LABEL_PATH] [DATA_FILE_PATH] [DATASET_FORMAT] [SCHEMA_PATH] [USE_CRF] [NEED_PREPROCESS] [DEVICE_ID]NEED_PREPROCESS 为必选项, 在[y|n]中取值，表示数据是否预处理为bin格式。
USE_CRF 为必选项, 在 [true|false]中取值，大小写不敏感。
DEVICE_ID 可选，默认值为 0。
推理结果保存在当前路径，可在acc.log中看到最终精度结果。
F1 0.931243
| 参数 | Ascend+Mindspore | GPU+Paddle |
|---|---|---|
| 资源 | Ascend 910；系统 Euler2.8 | NV SMX2 V100-32G |
| 上传日期 | 2021-06-23 | 2021-06-23 |
| 数据集 | MSRA NER | MSRA NER |
| batch_size | 16（单卡） | 16（单卡） |
| Dev准确率 | 95.48% | 95.0% |
| Test准确率 | 94.55% | 93.8% |
| Finetune速度 | 115毫秒/步 | |
| 推理模型 | 1.2G（.ckpt文件） |
| 参数 | Ascend+Mindspore | GPU+Paddle |
|---|---|---|
| 资源 | Ascend 910；系统 Euler2.8 | NV SMX2 V100-32G |
| 上传日期 | 2021-06-23 | 2021-06-23 |
| 数据集 | ChnSentiCorp | ChnSentiCorp |
| batch_size | 24（单卡） | 24（单卡） |
| Dev准确率 | 94.83% | 95.2% |
| Test准确率 | 96.08% | 95.4% |
| Finetune速度 | 133毫秒/步 | |
| 推理模型 | 1.2G（.ckpt文件） |
| 参数 | Ascend+Mindspore | GPU+Paddle |
|---|---|---|
| 资源 | Ascend 910；系统 Euler2.8 | NV SMX2 V100-32G |
| 上传日期 | 2021-06-23 | 2021-06-23 |
| 数据集 | XNLI | XNLI |
| batch_size | 64（多卡） | 65536 tokens（多卡） |
| Dev准确率 | 79.1% | 79.9% |
| Test准确率 | 78.4% | 78.4% |
| Finetune速度 | 496毫秒/步 | |
| 推理模型 | 1.2G（.ckpt文件） |
| 参数 | Ascend+Mindspore | GPU+Paddle |
|---|---|---|
| 资源 | Ascend 910；系统 Euler2.8 | NV SMX2 V100-32G |
| 上传日期 | 2021-06-23 | 2021-06-23 |
| 数据集 | DBQA | DBQA |
| batch_size | 64（多卡） | 64（多卡） |
| Dev准确率 | 83.38% | 82.3% |
| Test准确率 | 84.79% | 82.7% |
| Finetune速度 | 137毫秒/步 | |
| 推理模型 | 1.2G（.ckpt文件） |
DRCD
| 参数 | Ascend+Mindspore | GPU+Paddle |
|---|---|---|
| 资源 | Ascend 910；系统 Euler2.8 | NV SMX2 V100-32G |
| 上传日期 | 2021-06-23 | 2021-06-23 |
| 数据集 | DRCD | DRCD |
| batch_size | 16（多卡） | 64（多卡） |
| Dev准确率 | EM:84.10%/F1:90.07% | EM:84.0%/F1:90.9% |
| Test准确率 | EM:84.13%/F1:90.52% | EM:84.0%/F1:90.5% |
| Finetune速度 | 225毫秒/步 | |
| 推理模型 | 1.2G（.ckpt文件） |
CMRC2018
| 参数 | Ascend+Mindspore | GPU+Paddle |
|---|---|---|
| 资源 | Ascend 910；系统 Euler2.8 | NV SMX2 V100-32G |
| 上传日期 | 2021-06-23 | 2021-06-23 |
| 数据集 | CMRC | CMRC |
| batch_size | 16（多卡） | 64（多卡） |
| Dev准确率 | EM:62.65%/F1:83.61% | EM:65.1%/F1:88.6% |
| Finetune速度 | 278毫秒/步 | |
| 推理模型 | 1.2G（.ckpt文件） |
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