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CANINE-c（采用自回归字符损失预训练的CANINE模型）

该模型是在104种语言上使用掩码语言建模（MLM）目标进行预训练的CANINE模型。它由论文CANINE: 预训练高效的无标记化语言表示编码器提出，并首次发布于此代码库。

CANINE的独特之处在于它不需要像BERT和RoBERTa等其他模型那样显式的标记器（如WordPiece或SentencePiece）。相反，它直接在字符级别操作：每个字符被转换为其Unicode码点。

这意味着输入处理非常简单，通常可以按以下方式完成：

input_ids = [ord(char) for char in text]

ord()函数是Python的一部分，将每个字符转换为对应的Unicode码点。

免责声明：发布CANINE的团队未为此模型编写模型卡，因此本模型卡由Hugging Face团队编写。

模型描述

CANINE是一个基于自监督方式在多语言大规模语料库上预训练的transformers模型，类似于BERT。这意味着它仅对原始文本进行预训练，无需任何人工标注（因此可以利用大量公开可用数据），并通过自动过程从这些文本生成输入和标签。具体来说，它通过两个目标进行预训练：

• 掩码语言建模（MLM）：随机掩码部分输入，模型需要预测被掩码的内容。此模型（CANINE-c）采用自回归字符损失进行训练。在序列中掩码多个字符跨度，模型随后自回归预测这些字符。
• 下一句预测（NSP）：在预训练期间，模型将两个句子连接作为输入。有时它们对应原始文本中相邻的句子，有时则不然。模型需预测这两个句子是否连续。

通过这种方式，模型学习到多种语言的内部表示，可用于提取对下游任务有用的特征：例如，如果您有一个标注句子的数据集，可以训练一个标准分类器，使用CANINE模型生成的特征作为输入。

预期用途与限制

您可以将原始模型用于掩码语言建模或下一句预测，但主要目的是在下游任务上进行微调。请参阅模型中心寻找您感兴趣任务的微调版本。

请注意，此模型主要针对使用整个句子（可能被掩码）进行决策的任务进行微调，如序列分类、标记分类或问答。对于文本生成等任务，应参考GPT2等模型。

使用方法

以下是使用此模型的方法：

from transformers import CanineTokenizer, CanineModel

model = CanineModel.from_pretrained('google/canine-c')
tokenizer = CanineTokenizer.from_pretrained('google/canine-c')

inputs = ["生活就像一盒巧克力。", "你永远不知道下一颗是什么味道。"]
encoding = tokenizer(inputs, padding="longest", truncation=True, return_tensors="pt")

outputs = model(**encoding) # 前向传播
pooled_output = outputs.pooler_output
sequence_output = outputs.last_hidden_state

训练数据

CANINE模型在mBERT的多语言维基百科数据上进行预训练，涵盖104种语言。

BibTeX条目及引用信息

@article{DBLP:journals/corr/abs-2103-06874,
  author    = {Jonathan H. Clark and
               Dan Garrette and
               Iulia Turc and
               John Wieting},
  title     = {{CANINE:} 预训练高效的无标记化语言表示编码器},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2103.06874},
  year      = {2021},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2103.06874},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {2103.06874},
  timestamp = {Tue, 16 Mar 2021 11:26:59 +0100},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2103.06874.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}