CPM:A large-scale generative chinese pre-trained lanuage model

2023-10-09 23:59
文章标签 model large scale pre trained generative cpm chinese lanuage

本文主要是介绍CPM:A large-scale generative chinese pre-trained lanuage model，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

GitHub - yangjianxin1/CPM: Easy-to-use CPM for Chinese text generation（基于CPM的中文文本生成）Easy-to-use CPM for Chinese text generation（基于CPM的中文文本生成） - GitHub - yangjianxin1/CPM: Easy-to-use CPM for Chinese text generation（基于CPM的中文文本生成）https://github.com/yangjianxin1/CPM论文《CPM: A Large-scale Generative Chinese Pre-trained Language Model》_陈欢伯的博客-CSDN博客1. IntroductionGPT-3含有175B参数使用了570GB的数据进行训练。但大多数语料是基于英文（93%），并且GPT-3的参数没有分布，所以提出了CPM（Chinese Pretrained language Model）：包含2.6B参数，使用100GB中文训练数据。CPM可以对接下游任务：对话、文章生成、完形填空、语言理解。随着参数规模的增加，CPM在一些数据集上表现更好，表示大模型在语言生成和理解上面更有效。文章的主要贡献发布了一个CPM：2.6B参数，100GB中文训练https://blog.csdn.net/mark_technology/article/details/118680728https://github.com/leeguandong/CPMhttps://github.com/leeguandong/CPM文章本身写的非常简单，至于模型结构这块，可以看一下放出来的代码，还挺好用的，我跑一个电商场景的推荐文章生成模型，效果也不错。在生成模型上还是很建议尝试一下CPM，整体采用transformer中的代码实现，比较简洁。第三个链接是我在电商数据上训练的cpm，提供了权重。

中文版GPT-3来了？智源、清华发布清源 CPM——以中文为核心的大规模预训练模型

上面计算时间为使用单块NVIDIA V100 GPU训练的估计时间。

1.Approach

1.1 Chinese PLM(pretrained lanuage model)

上面是CPM的模型参数版本，其中small版本至少我是可以在gtx1080ti上训练的，后面我会添加我的具体训练参数。

稍微过一下CPM的模型结构，其实就是gpt2的模型：

GPT2LMHeadModel((transformer): GPT2Model((wte): Embedding(30000, 768)(wpe): Embedding(1024, 768)(drop): Dropout(p=0.1, inplace=False)(h): ModuleList((0): GPT2Block((ln_1): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(attn): GPT2Attention((c_attn): Conv1D()(c_proj): Conv1D()(attn_dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)(resid_dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False))(ln_2): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(mlp): GPT2MLP((c_fc): Conv1D()(c_proj): Conv1D()(dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)))(1): GPT2Block((ln_1): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(attn): GPT2Attention((c_attn): Conv1D()(c_proj): Conv1D()(attn_dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)(resid_dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False))(ln_2): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(mlp): GPT2MLP((c_fc): Conv1D()(c_proj): Conv1D()(dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)))(2): GPT2Block((ln_1): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(attn): GPT2Attention((c_attn): Conv1D()(c_proj): Conv1D()(attn_dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)(resid_dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False))(ln_2): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(mlp): GPT2MLP((c_fc): Conv1D()(c_proj): Conv1D()(dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)))(3): GPT2Block((ln_1): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(attn): GPT2Attention((c_attn): Conv1D()(c_proj): Conv1D()(attn_dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)(resid_dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False))(ln_2): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(mlp): GPT2MLP((c_fc): Conv1D()(c_proj): Conv1D()(dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)))(4): GPT2Block((ln_1): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(attn): GPT2Attention((c_attn): Conv1D()(c_proj): Conv1D()(attn_dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)(resid_dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False))(ln_2): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(mlp): GPT2MLP((c_fc): Conv1D()(c_proj): Conv1D()(dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)))(5): GPT2Block((ln_1): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(attn): GPT2Attention((c_attn): Conv1D()(c_proj): Conv1D()(attn_dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)(resid_dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False))(ln_2): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(mlp): GPT2MLP((c_fc): Conv1D()(c_proj): Conv1D()(dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)))(6): GPT2Block((ln_1): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(attn): GPT2Attention((c_attn): Conv1D()(c_proj): Conv1D()(attn_dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)(resid_dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False))(ln_2): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(mlp): GPT2MLP((c_fc): Conv1D()(c_proj): Conv1D()(dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)))(7): GPT2Block((ln_1): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(attn): GPT2Attention((c_attn): Conv1D()(c_proj): Conv1D()(attn_dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)(resid_dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False))(ln_2): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(mlp): GPT2MLP((c_fc): Conv1D()(c_proj): Conv1D()(dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)))(8): GPT2Block((ln_1): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(attn): GPT2Attention((c_attn): Conv1D()(c_proj): Conv1D()(attn_dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)(resid_dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False))(ln_2): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(mlp): GPT2MLP((c_fc): Conv1D()(c_proj): Conv1D()(dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)))(9): GPT2Block((ln_1): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(attn): GPT2Attention((c_attn): Conv1D()(c_proj): Conv1D()(attn_dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)(resid_dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False))(ln_2): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(mlp): GPT2MLP((c_fc): Conv1D()(c_proj): Conv1D()(dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)))(10): GPT2Block((ln_1): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(attn): GPT2Attention((c_attn): Conv1D()(c_proj): Conv1D()(attn_dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)(resid_dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False))(ln_2): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(mlp): GPT2MLP((c_fc): Conv1D()(c_proj): Conv1D()(dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)))(11): GPT2Block((ln_1): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(attn): GPT2Attention((c_attn): Conv1D()(c_proj): Conv1D()(attn_dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False)(resid_dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False))(ln_2): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)(mlp): GPT2MLP((c_fc): Conv1D()(c_proj): Conv1D()(dropout): Dropout(p=0.1, inplace=False))))(ln_f): LayerNorm((768,), eps=1e-05, elementwise_affine=True))(lm_head): Linear(in_features=768, out_features=30000, bias=False)
)Process finished with exit code 0

transformer.wte.weight   [30000, 768]
transformer.wpe.weight   [1024, 768]
transformer.h.0.ln_1.weight   [768]
transformer.h.0.ln_1.bias   [768]
transformer.h.0.attn.bias   [1, 1, 1024, 1024]
transformer.h.0.attn.masked_bias   []
transformer.h.0.attn.c_attn.weight   [768, 2304]
transformer.h.0.attn.c_attn.bias   [2304]
transformer.h.0.attn.c_proj.weight   [768, 768]
transformer.h.0.attn.c_proj.bias   [768]
transformer.h.0.ln_2.weight   [768]
transformer.h.0.ln_2.bias   [768]
transformer.h.0.mlp.c_fc.weight   [768, 3072]
transformer.h.0.mlp.c_fc.bias   [3072]
transformer.h.0.mlp.c_proj.weight   [3072, 768]
transformer.h.0.mlp.c_proj.bias   [768]
transformer.h.1.ln_1.weight   [768]
transformer.h.1.ln_1.bias   [768]
transformer.h.1.attn.bias   [1, 1, 1024, 1024]
transformer.h.1.attn.masked_bias   []
transformer.h.1.attn.c_attn.weight   [768, 2304]
transformer.h.1.attn.c_attn.bias   [2304]
transformer.h.1.attn.c_proj.weight   [768, 768]
transformer.h.1.attn.c_proj.bias   [768]
transformer.h.1.ln_2.weight   [768]
transformer.h.1.ln_2.bias   [768]
transformer.h.1.mlp.c_fc.weight   [768, 3072]
transformer.h.1.mlp.c_fc.bias   [3072]
transformer.h.1.mlp.c_proj.weight   [3072, 768]
transformer.h.1.mlp.c_proj.bias   [768]
transformer.h.2.ln_1.weight   [768]
transformer.h.2.ln_1.bias   [768]
transformer.h.2.attn.bias   [1, 1, 1024, 1024]
transformer.h.2.attn.masked_bias   []
transformer.h.2.attn.c_attn.weight   [768, 2304]
transformer.h.2.attn.c_attn.bias   [2304]
transformer.h.2.attn.c_proj.weight   [768, 768]
transformer.h.2.attn.c_proj.bias   [768]
transformer.h.2.ln_2.weight   [768]
transformer.h.2.ln_2.bias   [768]
transformer.h.2.mlp.c_fc.weight   [768, 3072]
transformer.h.2.mlp.c_fc.bias   [3072]
transformer.h.2.mlp.c_proj.weight   [3072, 768]
transformer.h.2.mlp.c_proj.bias   [768]
transformer.h.3.ln_1.weight   [768]
transformer.h.3.ln_1.bias   [768]
transformer.h.3.attn.bias   [1, 1, 1024, 1024]
transformer.h.3.attn.masked_bias   []
transformer.h.3.attn.c_attn.weight   [768, 2304]
transformer.h.3.attn.c_attn.bias   [2304]
transformer.h.3.attn.c_proj.weight   [768, 768]
transformer.h.3.attn.c_proj.bias   [768]
transformer.h.3.ln_2.weight   [768]
transformer.h.3.ln_2.bias   [768]
transformer.h.3.mlp.c_fc.weight   [768, 3072]
transformer.h.3.mlp.c_fc.bias   [3072]
transformer.h.3.mlp.c_proj.weight   [3072, 768]
transformer.h.3.mlp.c_proj.bias   [768]
transformer.h.4.ln_1.weight   [768]
transformer.h.4.ln_1.bias   [768]
transformer.h.4.attn.bias   [1, 1, 1024, 1024]
transformer.h.4.attn.masked_bias   []
transformer.h.4.attn.c_attn.weight   [768, 2304]
transformer.h.4.attn.c_attn.bias   [2304]
transformer.h.4.attn.c_proj.weight   [768, 768]
transformer.h.4.attn.c_proj.bias   [768]
transformer.h.4.ln_2.weight   [768]
transformer.h.4.ln_2.bias   [768]
transformer.h.4.mlp.c_fc.weight   [768, 3072]
transformer.h.4.mlp.c_fc.bias   [3072]
transformer.h.4.mlp.c_proj.weight   [3072, 768]
transformer.h.4.mlp.c_proj.bias   [768]
transformer.h.5.ln_1.weight   [768]
transformer.h.5.ln_1.bias   [768]
transformer.h.5.attn.bias   [1, 1, 1024, 1024]
transformer.h.5.attn.masked_bias   []
transformer.h.5.attn.c_attn.weight   [768, 2304]
transformer.h.5.attn.c_attn.bias   [2304]
transformer.h.5.attn.c_proj.weight   [768, 768]
transformer.h.5.attn.c_proj.bias   [768]
transformer.h.5.ln_2.weight   [768]
transformer.h.5.ln_2.bias   [768]
transformer.h.5.mlp.c_fc.weight   [768, 3072]
transformer.h.5.mlp.c_fc.bias   [3072]
transformer.h.5.mlp.c_proj.weight   [3072, 768]
transformer.h.5.mlp.c_proj.bias   [768]
transformer.h.6.ln_1.weight   [768]
transformer.h.6.ln_1.bias   [768]
transformer.h.6.attn.bias   [1, 1, 1024, 1024]
transformer.h.6.attn.masked_bias   []
transformer.h.6.attn.c_attn.weight   [768, 2304]
transformer.h.6.attn.c_attn.bias   [2304]
transformer.h.6.attn.c_proj.weight   [768, 768]
transformer.h.6.attn.c_proj.bias   [768]
transformer.h.6.ln_2.weight   [768]
transformer.h.6.ln_2.bias   [768]
transformer.h.6.mlp.c_fc.weight   [768, 3072]
transformer.h.6.mlp.c_fc.bias   [3072]
transformer.h.6.mlp.c_proj.weight   [3072, 768]
transformer.h.6.mlp.c_proj.bias   [768]
transformer.h.7.ln_1.weight   [768]
transformer.h.7.ln_1.bias   [768]
transformer.h.7.attn.bias   [1, 1, 1024, 1024]
transformer.h.7.attn.masked_bias   []
transformer.h.7.attn.c_attn.weight   [768, 2304]
transformer.h.7.attn.c_attn.bias   [2304]
transformer.h.7.attn.c_proj.weight   [768, 768]
transformer.h.7.attn.c_proj.bias   [768]
transformer.h.7.ln_2.weight   [768]
transformer.h.7.ln_2.bias   [768]
transformer.h.7.mlp.c_fc.weight   [768, 3072]
transformer.h.7.mlp.c_fc.bias   [3072]
transformer.h.7.mlp.c_proj.weight   [3072, 768]
transformer.h.7.mlp.c_proj.bias   [768]
transformer.h.8.ln_1.weight   [768]
transformer.h.8.ln_1.bias   [768]
transformer.h.8.attn.bias   [1, 1, 1024, 1024]
transformer.h.8.attn.masked_bias   []
transformer.h.8.attn.c_attn.weight   [768, 2304]
transformer.h.8.attn.c_attn.bias   [2304]
transformer.h.8.attn.c_proj.weight   [768, 768]
transformer.h.8.attn.c_proj.bias   [768]
transformer.h.8.ln_2.weight   [768]
transformer.h.8.ln_2.bias   [768]
transformer.h.8.mlp.c_fc.weight   [768, 3072]
transformer.h.8.mlp.c_fc.bias   [3072]
transformer.h.8.mlp.c_proj.weight   [3072, 768]
transformer.h.8.mlp.c_proj.bias   [768]
transformer.h.9.ln_1.weight   [768]
transformer.h.9.ln_1.bias   [768]
transformer.h.9.attn.bias   [1, 1, 1024, 1024]
transformer.h.9.attn.masked_bias   []
transformer.h.9.attn.c_attn.weight   [768, 2304]
transformer.h.9.attn.c_attn.bias   [2304]
transformer.h.9.attn.c_proj.weight   [768, 768]
transformer.h.9.attn.c_proj.bias   [768]
transformer.h.9.ln_2.weight   [768]
transformer.h.9.ln_2.bias   [768]
transformer.h.9.mlp.c_fc.weight   [768, 3072]
transformer.h.9.mlp.c_fc.bias   [3072]
transformer.h.9.mlp.c_proj.weight   [3072, 768]
transformer.h.9.mlp.c_proj.bias   [768]
transformer.h.10.ln_1.weight   [768]
transformer.h.10.ln_1.bias   [768]
transformer.h.10.attn.bias   [1, 1, 1024, 1024]
transformer.h.10.attn.masked_bias   []
transformer.h.10.attn.c_attn.weight   [768, 2304]
transformer.h.10.attn.c_attn.bias   [2304]
transformer.h.10.attn.c_proj.weight   [768, 768]
transformer.h.10.attn.c_proj.bias   [768]
transformer.h.10.ln_2.weight   [768]
transformer.h.10.ln_2.bias   [768]
transformer.h.10.mlp.c_fc.weight   [768, 3072]
transformer.h.10.mlp.c_fc.bias   [3072]
transformer.h.10.mlp.c_proj.weight   [3072, 768]
transformer.h.10.mlp.c_proj.bias   [768]
transformer.h.11.ln_1.weight   [768]
transformer.h.11.ln_1.bias   [768]
transformer.h.11.attn.bias   [1, 1, 1024, 1024]
transformer.h.11.attn.masked_bias   []
transformer.h.11.attn.c_attn.weight   [768, 2304]
transformer.h.11.attn.c_attn.bias   [2304]
transformer.h.11.attn.c_proj.weight   [768, 768]
transformer.h.11.attn.c_proj.bias   [768]
transformer.h.11.ln_2.weight   [768]
transformer.h.11.ln_2.bias   [768]
transformer.h.11.mlp.c_fc.weight   [768, 3072]
transformer.h.11.mlp.c_fc.bias   [3072]
transformer.h.11.mlp.c_proj.weight   [3072, 768]
transformer.h.11.mlp.c_proj.bias   [768]
transformer.ln_f.weight   [768]
transformer.ln_f.bias   [768]
lm_head.weight   [30000, 768]

1.2 data processing

CPM的词汇表有3w个。丰富的中文训练数据，中文数据其实比较好搞，直接网上爬就可以，git上作为提供了一个作文预训练的模型，在这个预训练模型上finetune效果也不错，我的训练数据大概有7-8w的标题-文本对数据。

1.3 pr-training details

 lr=1.5x10-4，batch_size=3072，max_len：1024（训练时，输入数据的最大长度），steps=2000（前500轮warmup），optimizer=adam，64*v100训了2周。

2x1080ti：cpm-small版本，max_len：200，lr=0.00015，batch_size：16，steps：100，adamw。

transformer=4.6.0

2.后面是cpm在一些任务上的实验。

这篇关于CPM:A large-scale generative chinese pre-trained lanuage model的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/176486。

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