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This repository contains a PyTorch implementation of the albert model from the paper

A Lite Bert For Self-Supervised Learning Language Representations

by Zhenzhong Lan. Mingda Chen....

arxiv: https://arxiv.org/pdf/1909.11942.pdf

说明:

• 本代码在huggingface代码基础上适配brightmart提供的中文模型权重，当然也可以基于此代码进行训练albert.
• 如果只想加载和转换预训练模型，可以参考chineseGLUE，该版本比较简洁。
• pytorch版本为1.1.0 ，cuda版本为9.0

***** 2019-11-05：新增google版albert_tiny albert_small *****

转换方式：

1. 将English目录中下albert_pytorch/albert_english_pytorch/model/modeling_albert.py 直接替换掉中文版目录下albert_pytorch/albert_chinese_pytorch/model/modeling_albert.py

2. 注释modeling_albert.py中第50行，即：

    #tf_path = tf_path + "/variables/variables"

3. 按照原来版本模式就可以直接转换

测试结果

数据集：lcqmc

• Post-LN: . 在原始的Transformer中，Layer Norm在跟在Residual之后的，我们把这个称为Post-LN Transformer

• Pre-LN: 把Layer Norm换个位置，比如放在Residual的过程之中（称为Pre-LN Transformer）

paper: On Layer Normalization in the Transformer Architecture

使用方式

按照brightmart大佬提供的模型权重文件，需要在配置文件中添加ln_type参数，如下：

{
  "attention_probs_dropout_prob": 0.0,
  "directionality": "bidi", 
  "hidden_act": "gelu", 
  "hidden_dropout_prob": 0.0,
  "hidden_size": 768,
  "embedding_size": 128,
  "initializer_range": 0.02, 
  "intermediate_size": 3072 ,
  "max_position_embeddings": 512, 
  "num_attention_heads": 12,
  "num_hidden_layers": 12,
  "pooler_fc_size": 768,
  "pooler_num_attention_heads": 12,
  "pooler_num_fc_layers": 3, 
  "pooler_size_per_head": 128, 
  "pooler_type": "first_token_transform", 
  "type_vocab_size": 2, 
  "vocab_size": 21128,
   "ln_type":"postln"  /**postln or preln**/
}

Cross-Layer Parameter Sharing: ALBERT use cross-layer parameter sharing in Attention and FFN(FeedForward Network) to reduce number of parameter.

modify the share_type parameter:

• all: attention和FFN层参数都共享
• ffn:　只共享FFN层参数
• attention: 只共享attention层参数
• None: 无参数共享

使用方式

在加载config时，指定share_type参数，如下:

config = BertConfig.from_pretrained(bert_config_file,share_type=share_type)

如果你是加载预训练模型权重，share_type=all.

感谢brightmart大佬提供中文模型权重：下载地址

n-gram: 原始论文中按照以下分布随机生成n-gram，默认max_n为3

1. 将文本数据转化为一行一句格式，并且不同document之间使用\n分割

2. 运行以下命令：

python prepare_lm_data_ngram.py \
    --data_dir=dataset/ \
    --vocab_path=vocab.txt \
    --data_name=albert \
    --max_ngram=3 \
    --do_data

产生n-gram masking数据集，具体可根据对应数据进行修改代码

3. 运行以下命令：

python run_pretraining.py \
    --data_dir=dataset/ \
    --vocab_path=configs/vocab.txt \
    --data_name=albert \
    --config_path=configs/albert_config_base.json \
    --output_dir=outputs/ \
    --data_name=albert \
    --share_type=all

进行模型训练，具体可根据对应数据进行修改代码

模型大小

以下是对albert-base进行实验的结果

１．下载tf版本预训练的albert模型

２．运行以下命令:

python convert_albert_tf_checkpoint_to_pytorch.py \
    --tf_checkpoint_path=./prev_trained_model/albert_tiny_tf \ #tf模型目录
    --bert_config_file=./prev_trained_model/albert_tiny_tf/albert_config_tiny.json \ # 配置文件路径
    --pytorch_dump_path=./prev_trained_model/albert_tiny/pytorch_model.bin # 转换模型保存路径

将TF模型权重转化为pytorch模型权重(默认情况下shar_type=all)。

注意，如果需要运行该classifier.py脚本，需要将配置文件和vocab.txt文件同时放入上面转换模型的目录中，比如:

├── prev_trained_model
|  └── albert_base
|  |  └── pytorch_model.bin
|  |  └── config.json
|  |  └── vocab.txt

３．下载对应的数据集，比如LCQMC数据集，包含训练、验证和测试集，训练集包含24万口语化描述的中文句子对，标签为1或0。1为句子语义相似，0为语义不相似。

４．运行sh run_classifier_lcqmc.sh进行Fine-tuning训练

问题匹配语任务：LCQMC(Sentence Pair Matching)