Cnmbert MoE

🚀 中文多掩码BERT模型（CNMBert）

CNMBert是一个用于翻译拼音缩写的模型，它基于Chinese - BERT - wwm训练而来，通过修改预训练任务适配拼音缩写翻译，在性能上相较于微调过的GPT模型以及GPT - 4o达到了SOTA水平。

🚀 快速开始

模型加载

from transformers import AutoTokenizer, BertConfig
from CustomBertModel import predict
from MoELayer import BertWwmMoE

# 使用带有MoE的CNMBert
# 若要使用不带MoE的CNMBert，将所有的 "Midsummra/CNMBert - MoE" 替换为 "Midsummra/CNMBert"，并使用BertForMaskedLM代替BertWwmMoE
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Midsummra/CNMBert - MoE")
config = BertConfig.from_pretrained('Midsummra/CNMBert - MoE')
model = BertWwmMoE.from_pretrained('Midsummra/CNMBert - MoE', config = config).to('cuda')

# model = BertForMaskedLM.from_pretrained('Midsummra/CNMBert').to('cuda')

词语预测

print(predict("我有两千kq", "kq", model, tokenizer)[:5])
print(predict("快去给魔理沙看b吧", "b", model, tokenizer[:5]))

预测结果示例：

['块钱', 1.2056937473156175], ['块前', 0.05837443749364857], ['开千', 0.0483869208528063], ['可千', 0.03996622172280445], ['口气', 0.037183335575008414]
['病', 1.6893256306648254], ['吧', 0.1642467901110649], ['呗', 0.026976384222507477], ['包', 0.021441461518406868], ['报', 0.01396679226309061]

✨ 主要特性

• 适配拼音缩写翻译：通过修改预训练任务，使模型能够有效处理拼音缩写到汉字的翻译任务。
• 性能优越：相较于微调过的GPT模型以及GPT - 4o达到了SOTA水平。

📦 安装指南

文档未提及具体安装步骤，暂不提供。

💻 使用示例

基础用法

from transformers import AutoTokenizer, BertConfig
from CustomBertModel import predict
from MoELayer import BertWwmMoE

# 加载模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Midsummra/CNMBert - MoE")
config = BertConfig.from_pretrained('Midsummra/CNMBert - MoE')
model = BertWwmMoE.from_pretrained('Midsummra/CNMBert - MoE', config = config).to('cuda')

# 预测词语
print(predict("我有两千kq", "kq", model, tokenizer)[:5])
print(predict("快去给魔理沙看b吧", "b", model, tokenizer[:5]))

高级用法

# 默认的predict函数使用束搜索
def predict(sentence: str, 
            predict_word: str,
            model,
            tokenizer,
            top_k=8,
            beam_size=16, # 束宽
            threshold=0.005, # 阈值
            fast_mode=True, # 是否使用快速模式
            strict_mode=True): # 是否对输出结果进行检查

# 使用回溯的无剪枝暴力搜索
def backtrack_predict(sentence: str,
            predict_word: str,
            model,
            tokenizer,
            top_k=10,
            fast_mode=True,
            strict_mode=True):

⚠️ 重要提示

由于BERT的自编码特性，导致其在预测MASK时，顺序不同会导致预测结果不同，如果启用fast_mode，则会正向和反向分别对输入进行预测，可以提升一点准确率(2%左右)，但是会带来更大的性能开销。

💡 使用建议

strict_mode会对输入进行检查，以判断其是否为一个真实存在的汉语词汇。若感觉模型准确度低，可以尝试设置fast_mode和strict_mode为False。

📚 详细文档

什么是拼音缩写

形如 "bhys" -> "不好意思"，"ys" -> "原神" 这样，使用拼音首字母来代替汉字的缩写，我们姑且称之为拼音缩写。 如果对拼音缩写感兴趣可以看看这个↓ 大家为什么会讨厌缩写？ - 远方青木的回答 - 知乎

CNMBert模型对比

• 所有模型均在相同的200万条wiki以及知乎语料下训练
• QPS 为 queries per second (由于没有使用c重写predict所以现在性能很糟...)
• MRR 为平均倒数排名(mean reciprocal rank)
• Acc 为准确率(accuracy)

如何微调模型

请参考TrainExample.ipynb，在数据集的格式上，只要保证csv的第一列为要训练的语料即可。

Q&A

Q: 感觉这个东西准确度有点低啊 A: 可以尝试设置fast_mode和strict_mode为False。 模型是在很小的数据集(200w)上进行的预训练，所以泛化能力不足很正常，可以在更大数据集或者更加细分的领域进行微调，具体微调方式和[Chinese - BERT - wwm](https://github.com/ymcui/Chinese - BERT - wwm)差别不大，只需要将DataCollactor替换为CustomBertModel.py中的DataCollatorForMultiMask。

🔧 技术细节

文档未提及具体技术细节，暂不提供。

📄 许可证

本项目采用AGPL - 3.0许可证。

📖 引用

如果您对CNMBert的具体实现感兴趣的话，可以参考

@misc{feng2024cnmbertmodelhanyupinyin,
      title={CNMBert: A Model For Hanyu Pinyin Abbreviation to Character Conversion Task}, 
      author={Zishuo Feng and Feng Cao},
      year={2024},
      eprint={2411.11770},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2411.11770}, 
}