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• 文本: "[CLS]国 色 天 香 ， 姹 紫 嫣 红 ， 碧 水 青 云 欣 共 赏 -"

中文对联GPT2模型

模型描述

该模型由UER-py预训练，相关论文见此处。此外，该模型也可通过腾讯预训练框架进行预训练，该框架继承UER-py以支持参数超十亿的模型，并扩展为多模态预训练框架，相关论文见此处。

该模型用于生成中文对联。您可以从UER-py模型库页面、GPT2-Chinese GitHub页面下载模型，或通过HuggingFace链接gpt2-chinese-couplet获取。

由于在pipelines.py中使用了skip_special_tokens参数，[SEP]、[UNK]等特殊标记会被删除，托管推理API（右侧）的输出结果可能无法正常显示。

使用方法

您可以直接使用文本生成管道调用该模型：

当skip_special_tokens参数为True时：

>>> from transformers import BertTokenizer, GPT2LMHeadModel, TextGenerationPipeline
>>> tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("uer/gpt2-chinese-couplet")
>>> model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("uer/gpt2-chinese-couplet")
>>> text_generator = TextGenerationPipeline(model, tokenizer)   
>>> text_generator("[CLS]丹 枫 江 冷 人 初 去 -", max_length=25, do_sample=True)
    [{'generated_text': '[CLS]丹 枫 江 冷 人 初 去 - 黄 叶 声 从 天 外 来 阅 旗'}]

当skip_special_tokens参数为False时：

>>> from transformers import BertTokenizer, GPT2LMHeadModel, TextGenerationPipeline
>>> tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("uer/gpt2-chinese-couplet")
>>> model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("uer/gpt2-chinese-couplet")
>>> text_generator = TextGenerationPipeline(model, tokenizer)   
>>> text_generator("[CLS]丹 枫 江 冷 人 初 去 -", max_length=25, do_sample=True)
    [{'generated_text': '[CLS]丹 枫 江 冷 人 初 去 - 黄 叶 声 我 酒 不 辞 [SEP] [SEP] [SEP] [SEP] [SEP] [SEP] [SEP] [SEP] [SEP]'}]

训练数据

训练数据包含70万副中文对联，由couplet-clean-dataset收集整理。

训练过程

模型在腾讯云上通过UER-py进行预训练。我们以64的序列长度预训练了25,000步。

python3 preprocess.py --corpus_path corpora/couplet.txt \
                      --vocab_path models/google_zh_vocab.txt \
                      --dataset_path couplet_dataset.pt --processes_num 16 \
                      --seq_length 64 --data_processor lm 

python3 pretrain.py --dataset_path couplet_dataset.pt \
                    --vocab_path models/google_zh_vocab.txt \
                    --config_path models/gpt2/config.json \
                    --output_model_path models/couplet_gpt2_model.bin \
                    --world_size 8 --gpu_ranks 0 1 2 3 4 5 6 7 \
                    --total_steps 25000 --save_checkpoint_steps 5000 --report_steps 1000 \
                    --learning_rate 5e-4 --batch_size 64

最后，我们将预训练模型转换为Huggingface格式：

python3 scripts/convert_gpt2_from_uer_to_huggingface.py --input_model_path models/couplet_gpt2_model.bin-25000 \
                                                        --output_model_path pytorch_model.bin \
                                                        --layers_num 12

参考文献与引用信息

@article{radford2019language,
  title={Language Models are Unsupervised Multitask Learners},
  author={Radford, Alec and Wu, Jeff and Child, Rewon and Luan, David and Amodei, Dario and Sutskever, Ilya},
  year={2019}
}

@article{zhao2019uer,
  title={UER: An Open-Source Toolkit for Pre-training Models},
  author={Zhao, Zhe and Chen, Hui and Zhang, Jinbin and Zhao, Xin and Liu, Tao and Lu, Wei and Chen, Xi and Deng, Haotang and Ju, Qi and Du, Xiaoyong},
  journal={EMNLP-IJCNLP 2019},
  pages={241},
  year={2019}
}

@article{zhao2023tencentpretrain,
  title={TencentPretrain: A Scalable and Flexible Toolkit for Pre-training Models of Different Modalities},
  author={Zhao, Zhe and Li, Yudong and Hou, Cheng and Zhao, Jing and others},
  journal={ACL 2023},
  pages={217},
  year={2023}
}