语言: 中文
小部件:

• 文本: "[CLS] 万 叠 春 山 积 雨 晴 ，"
• 文本: "[CLS] 大 漠"

中文古诗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TencentPretrain进行预训练，该项目继承了UER-py以支持参数超过十亿的模型，并将其扩展为多模态预训练框架，相关论文见此处。

该模型用于生成中国古诗。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-poem获取。

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

使用方法

您可以直接使用文本生成管道调用模型：

当参数skip_special_tokens为True时：

>>> from transformers import BertTokenizer, GPT2LMHeadModel,TextGenerationPipeline
>>> tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("uer/gpt2-chinese-poem")
>>> model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("uer/gpt2-chinese-poem")
>>> text_generator = TextGenerationPipeline(model, tokenizer)   
>>> text_generator("[CLS]梅 山 如 积 翠 ，", max_length=50, do_sample=True)
    [{'generated_text': '[CLS]梅 山 如 积 翠 ， 丛 竹 隠 疏 花 。 水 影 落 寒 濑 ， 竹 声 随 暮 鸦 。 茅 茨 数 间 屋 ， 烟 火 两 三 家 。 安 得 携 琴 酒 ， 相 逢 烟 雨 赊 。 向 湖 边 过 ， 偏 怜 雪 里 看 。 浮 峦 如 画 出 ， 远 树 与 天 连 。 月 上 僧 房 静 ， 风 回 萤 火 寒 。 幽 情 何 可 写 ， 赖 有 子 期 弹 。 棠 真'}]

当参数skip_special_tokens为False时：

>>> from transformers import BertTokenizer, GPT2LMHeadModel,TextGenerationPipeline
>>> tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("uer/gpt2-chinese-poem")
>>> model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("uer/gpt2-chinese-poem")
>>> text_generator = TextGenerationPipeline(model, tokenizer)   
>>> text_generator("[CLS]梅 山 如 积 翠 ，", max_length=100, do_sample=True)
    [{'generated_text': '[CLS]梅 山 如 积 翠 ， 秀 出 何 其 雄 。 矫 矫 云 间 质 ， 映 日 生 玲 珑 。 根 大 乱 石 结 ， 枝 高 青 云 蒙 。 常 因 风 露 晚 ， 隠 映 瑶 台 中 。 忽 闻 山 石 裂 ， 万 里 吹 天 风 。 又 觉 此 身 高 ， 迥 出 凡 境 空 。 清 影 落 潭 水 ， 暗 香 来 逈 峰 。 却 寻 白 太 白 ， 月 影 摇 江 东 。 [SEP] 而 非'}]

训练数据

训练数据包含80万首中国古诗，由chinese-poetry和Poetry项目收集。

训练过程

模型由UER-py在腾讯云上预训练。我们以128的序列长度预训练了20万步。使用扩展词汇表处理词汇表外的词。在古诗语料中出现次数大于或等于100的汉字被添加到词汇表中。

python3 preprocess.py --corpus_path corpora/poem.txt \
                      --vocab_path models/google_zh_poem_vocab.txt \
                      --dataset_path poem_dataset.pt --processes_num 16 \
                      --seq_length 128 --data_processor lm 

python3 pretrain.py --dataset_path poem_dataset.pt \
                    --vocab_path models/google_zh_poem_vocab.txt \
                    --config_path models/gpt2/config.json \
                    --output_model_path models/poem_gpt2_model.bin \
                    --world_size 8 --gpu_ranks 0 1 2 3 4 5 6 7 \
                    --total_steps 200000 --save_checkpoint_steps 50000 --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/poem_gpt2_model.bin-200000 \
                                                        --output_model_path pytorch_model.bin \
                                                        --layers_num 12

BibTeX条目和引用信息

@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}
}