尽管预训练语言模型在 NLP 的各个领域里得到了广泛的应用，但是其高昂的时间和算力成本依然是一个亟需解决的问题。这要求我们在一定的算力约束下，研发出各项指标更优的模型。
我们的目标不是追求更大的模型规模，而是轻量级但更强大，同时对部署和工业落地更友好的模型。
基于语言学信息融入和训练加速等方法，我们研发了 Mengzi 系列模型。由于与 BERT 保持一致的模型结构，Mengzi 模型可以快速替换现有的预训练模型。
详细的技术报告请参考:
Mengzi: Towards Lightweight yet Ingenious Pre-trained Models for Chinese
- 增加 Guohua-Diffusion
- 增加 ReGPT-125M-200G，基于 Mengzi-Retrieval-LM 在 GPT-Neo-125M 上训练的模型
- 添加 4 个基于中文语料裁剪的 BLOOM 模型
添加两个已开源的 GPT 架构模型：
- 基于中文语料从头训练的 GPT-neo 模型 Mengzi-GPT-neo-base
- 基于中文语料对多语言版本进行裁剪的 BLOOM 模型 BLOOM-389m-zh
@huajingyun
- 添加已开源的孟子蒸馏模型 Mengzi-BERT-L6-H768。该模型由 mengzi-bert-large 蒸馏获得。
- 添加已开源的孟子多任务模型 Mengzi-T5-base-MT。该模型是一个多任务模型，是在 Mengzi-T5-base 的基础上，使用了额外的27个数据集及301个 prompt 进行了多任务训练得到的。Mengzi Zero-Shot开源项目已提供实体抽取、语义相似度、金融关系抽取、广告文案生成、医学领域意图分类、情感分类、评论对象抽取、新闻分类等能力，开箱即用。
@hululuzhu 基于 mengzi-t5-base 训练了中文AI写作模型，可以生成诗歌和对子。模型和具体用法请参考：chinese-ai-writing-share
一些生成例子：
上： 不待鸣钟已汗颜，重来试手竟何艰
下： 何堪击鼓频催泪？一别伤心更枉然
上： 北国风光，千里冰封，万里雪飘
下： 南疆气象，五湖浪涌，三江潮来
標題： 作诗：中秋
詩歌： 秋氣侵肌骨，寒光入鬢毛。雲收千里月，風送一帆高。
標題： 作诗：中秋 模仿：苏轼
詩歌： 月從海上生，照我庭下影。不知此何夕，但見天宇靜。
感谢由飞桨团队 @yingyibiao 提供的 PaddleNLP 版本模型和文档。
注意：PaddleNLP 版本的模型并非澜舟科技的产品，我们也不为其结果和效果承担相应责任。
| 模型 | 参数量 | 适用场景 | 特点 | 下载链接 |
|---|---|---|---|---|
| Mengzi-BERT-base | 110M | 文本分类、实体识别、关系抽取、阅读理解等自然语言理解类任务 | 与 BERT 结构相同，可以直接替换现有 BERT 权重 | HuggingFace, 国内ZIP下载, PaddleNLP |
| Mengzi-BERT-L6-H768 | 60M | 文本分类、实体识别、关系抽取、阅读理解等自然语言理解类任务 | 由 Mengzi-BERT-large 蒸馏获得 | HuggingFace |
| Mengzi-BERT-base-fin | 110M | 金融领域的自然语言理解类任务 | 基于 Mengzi-BERT-base 在金融语料上训练 | HuggingFace, 国内ZIP下载, PaddleNLP |
| Mengzi-T5-base | 220M | 适用于文案生成、新闻生成等可控文本生成任务 | 与 T5 结构相同，不包含下游任务，需要在特定任务上 Finetune 后使用。与 GPT 定位不同，不适合文本续写 | HuggingFace, 国内ZIP下载, PaddleNLP |
| Mengzi-T5-base-MT | 220M | 提供 Zero-Shot、Few-Shot能力 | 多任务模型，可通过prompt完成各种任务 | HuggingFace |
| Mengzi-Oscar-base | 110M | 适用于图片描述、图文互检等任务 | 基于 Mengzi-BERT-base 的多模态模型。在百万级图文对上进行训练 | HuggingFace |
| Mengzi-GPT-neo-base | 125M | 文本续写类任务 | 基于中文语料从头训练，适合作为相关工作的 baseline 模型 | HuggingFace |
| BLOOM-389m-zh | 389M | 文本续写类任务 | 基于中文语料对多语言版本进行裁剪的 BLOOM 模型，降低了对显存的需求 | HuggingFace |
| BLOOM-800m-zh | 800M | 文本续写类任务 | 基于中文语料对多语言版本进行裁剪的 BLOOM 模型，降低了对显存的需求 | HuggingFace |
| BLOOM-1b4-zh | 1400M | 文本续写类任务 | 基于中文语料对多语言版本进行裁剪的 BLOOM 模型，降低了对显存的需求 | HuggingFace |
| BLOOM-2b5-zh | 2500M | 文本续写类任务 | 基于中文语料对多语言版本进行裁剪的 BLOOM 模型，降低了对显存的需求 | HuggingFace |
| BLOOM-6b4-zh | 6400M | 文本续写类任务 | 基于中文语料对多语言版本进行裁剪的 BLOOM 模型，降低了对显存的需求 | HuggingFace |
| ReGPT-125M-200G | 125M | 文本续写类任务 | 通过 https://github.com/Langboat/mengzi-retrieval-lm 在 GPT-Neo-125M 上训练的模型 | HuggingFace |
| Guohua-Diffusion | - | 国画风文图生成 | 基于 StableDiffusion v1.5 进行 DreamBooth 训练 | HuggingFace |
# 使用 Huggingface transformers 加载
from transformers import BertTokenizer, BertModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("Langboat/mengzi-bert-base")
model = BertModel.from_pretrained("Langboat/mengzi-bert-base")或者
# 使用 PaddleNLP 加载
from paddlenlp.transformers import BertTokenizer, BertModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("Langboat/mengzi-bert-base")
model = BertModel.from_pretrained("Langboat/mengzi-bert-base")Integrated to Huggingface Spaces with Gradio. See demo:
# 使用 Huggingface transformers 加载
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("Langboat/mengzi-t5-base")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("Langboat/mengzi-t5-base")或者
# 使用 PaddleNLP 加载
from paddlenlp.transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("Langboat/mengzi-t5-base")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("Langboat/mengzi-t5-base")# 使用 Huggingface transformers 加载
pip install transformers或者
# 使用 PaddleNLP 加载
pip install paddlenlp| Model | AFQMC | TNEWS | IFLYTEK | CMNLI | WSC | CSL | CMRC2018 | C3 | CHID |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RoBERTa-wwm-ext | 74.30 | 57.51 | 60.80 | 80.70 | 67.20 | 80.67 | 77.59 | 67.06 | 83.78 |
| Mengzi-BERT-base | 74.58 | 57.97 | 60.68 | 82.12 | 87.50 | 85.40 | 78.54 | 71.70 | 84.16 |
| Mengzi-BERT-L6-H768 | 74.75 | 56.68 | 60.22 | 81.10 | 84.87 | 85.77 | 78.06 | 65.49 | 80.59 |
RoBERTa-wwm-ext 的分数来自 CLUE baseline
| Task | Learning rate | Global batch size | Epochs |
|---|---|---|---|
| AFQMC | 3e-5 | 32 | 10 |
| TNEWS | 3e-5 | 128 | 10 |
| IFLYTEK | 3e-5 | 64 | 10 |
| CMNLI | 3e-5 | 512 | 10 |
| WSC | 8e-6 | 64 | 50 |
| CSL | 5e-5 | 128 | 5 |
| CMRC2018 | 5e-5 | 8 | 5 |
| C3 | 1e-4 | 240 | 3 |
| CHID | 5e-5 | 256 | 5 |
wangyulong[at]langboat[dot]com
Q. mengzi-bert-base 保存的模型大小是196M。 但 bert-base 的模型大小是在 389M 左右，是定义的 base 有区别，还是保存的时候，少了一些不必要的内容？
A: 这是因为 Mengzi-bert-base 用 FP16 训练的。
Q. 金融预训练模型的数据来源是什么呢？
A: 网页爬取的金融新闻、公告、研报。
Q. 是否有 Tensorflow 版模型？
A: 可以自行转换。
Q. 能否开源 Training 代码？
A: 由于和内部基础设施耦合的比较紧，目前没有计划。
Q. 如何能做到 Langboat 官方网站上文本生成 Demo 一样的效果呢？
A: 我们的文本生成核心模型基于 T5 架构，基础的文本生成算法可以参考 Google 的 T5 论文： https://arxiv.org/pdf/1910.10683.pdf。
我们开源的 Mengzi-T5 模型与 Google 的 T5 预训练模型架构相同是通用的预训练模型，没有专门的文本生成任务。我们的营销文案生成功能是在其之上使用大量数据进行了具体的下游任务 Finetune。而在此基础上为了达到可控生成的效果，我们又构建了一整套文本生成 Pipeline：从数据清洗、知识抽取、训练数据构建到生成质量评价。其中大部分是按照商业落地场景进行订制的：根据不同的业务需求、不同的数据形式构建不同的预训练和 Finetune 任务。这部分牵涉到比较复杂的软件架构以及具体的业务场景，我们暂时还没有进行开源。
Q. Mengzi-T5-base 能直接 Inference 么？
A: 我们参考了 T5 v1.1，不包含下游任务。
Q: 用 Huggingface Transformer 加载出错了怎么办？
A: 加上 force_download=True 试试。
Q: Mengzi-T5-base 在做constrain generation的时候，似乎总是倾向于生成词粒度的候选，而mT5 则相反，是字粒度优先，这个是训练过程就是词粒度处理了吗？
A: 我们没有用 mT5 的词表，而是基于语料重新训练了 Tokenizer，包含了更多词汇。这样同样长度的文本 encode 之后 token 数会更少些，显存占用更小，训练速度更快。
该项目中的内容仅供技术研究参考，不作为任何结论性依据。使用者可以在许可证范围内任意使用该模型，但我们不对因使用该项目内容造成的直接或间接损失负责。技术报告中所呈现的实验结果仅表明在特定数据集和超参组合下的表现，并不能代表各个模型的本质。 实验结果可能因随机数种子，计算设备而发生改变。
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@misc{zhang2021mengzi,
title={Mengzi: Towards Lightweight yet Ingenious Pre-trained Models for Chinese},
author={Zhuosheng Zhang and Hanqing Zhang and Keming Chen and Yuhang Guo and Jingyun Hua and Yulong Wang and Ming Zhou},
year={2021},
eprint={2110.06696},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL}
}
