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GitHub超3万星:Transformer 3发布,BERT被一分为二

2020-7-3 09:21| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 32863| 评论: 0|来自: 新智元

摘要: 来了来了,它来了!它带着全新的tokenizer API、TensorFlow改进以及增强的文档和教程来了!G站上最受欢迎的NLP项目,AI界无人不知的最先进NLP模型Transformer刚刚推出了第三代。这次更新力度可谓诚意满满,不仅带来 ...
来了来了,它来了!它带着全新的tokenizer API、TensorFlow改进以及增强的文档和教程来了!
 
G站上更受欢迎的NLP项目,AI界无人不知的较先进NLP模型Transformer刚刚推出了第三代。

这次更新力度可谓诚意满满,不仅带来了2代的升级,同时还增加了一些新的功能和特性。下面我们就来看看都更新了哪些项目吧。


对比前一代的重大改动
首先我们来看看和Transformer v2相比,v3做出了哪些比较令人瞩目的更新。
 
BERT被一分为二
BERT被分割为BertForMaskedLM和BertLMHeadModel,因此,以后就不能再拿BertForMaskedLM做因果语言建模,也不能接受lm_labels参数。
 
Trainer从类转为方法
v3还对Trainer数据整理器做了一个改动,将其从一个类改成了一个方法。
 
直接设置tokenizer的特殊标记属性
在v3中,你可以直接设置tokenizer的特殊标记属性,例如tokenizer.mask_token = '<mask>'。目前v2中,只是将标记关联到tokenizer的属性,但如果该标记不在词汇表中,则不会将其添加到词汇表中,必须使用 tokenizer.add_special_tokens() 和 tokenizer.add_tokens() 方法才能添加标记。
 
prepare_for_model被移除
作为新的 tokenizer API 的一部分,prepare_for_model 方法被移除。
 
新的 Tokenizer API
随着rust tokenizers的加入,tokenizers在第2版中发展迅速。现在,它有了一个更简单、更灵活的 API,在 Python(slow)和 Rust(fast)tokenizers 之间进行了调整。新的 API 让你可以更深入地控制截断和填充,允许动态填充或填充到 8 的倍数。
 
重新设计的 API 详细解释:
https://huggingface.co/transformers/master/preprocessing.html。
 
下面我们来看看这些显著的变化:
现在可以截断一个模型的较大输入长度,同时填充一个批次中最长的序列。
填充和截断被解耦,更容易控制。
它可以pad到预定义长度的倍数例如8,可以为的NVIDIA GPU(V100)带来显著的速度提升。
一个使用 tokenizer.__call__ 的通用包装器,可用于所有情况(例如单个序列、一对序列到组、批次等)。
tokenizer 现在可以接受预标记化的输入。
现在,所有的Rust tokenizers都像slow tokenizers一样被全面测试了。
一个新类 AddedToken ,用来对添加的标记,在标记化过程中的行为,进行更精细的控制。特别是用户可以控制(1)在标记化过程中,标记周围的左右空格是否会被移除(2)标记是否会在另一个词中被识别,以及(3)标记是否会以标准化的形式被识别(例如,如果标记化器使用小写字母)。
序列化问题得到解决
在 tokenizers 上使用 return_tensors 参数时,可以创建 NumPy tensors。
引入了一个新的枚举 TensorType 来映射我们支持的所有可能的张量后端:TensorType.TENSORFLOW, TensorType.PYTORCH, TensorType.NUMPY。
Tokenizers 现在接受 encode(...)、encode_plus(...)、batch_encode_plus(...) tokenizer 方法的 return_tensors 参数的 TensorType enum。
BatchEncoding 新增的属性 is_fast 表示 BatchEncoding 是来自 Python(slow)tokenizer 还是 Rust(fast)tokenizer。
slow和fast tokenizer 现在是可挑选的。它们的输出也是如此,即 dict 子类 BatchEncoding。
 
其他激动人心的改进
针对TensorFlow的改进
全新版本中,针对TensorFlow进行了非常大的升级:
 
TensorFlow模型现在可以自己计算损失,使用TFPretrainedModel.compute_loss方法。
现在可以在TensorFlow中调整token嵌入的大小
Cleaning TensorFlow model

新增MobileBERT
《MobileBERT: a Compact Task-Agnostic BERT for Resource-Limited Devices 》中的MobileBERT被添加到PyTorch和TensorFlow的库中。
 
论文地址:
https://arxiv.org/abs/2004.02984
 
增加了一个单一的检查点:mobilebert-uncased,也就是按照我们的 API 转换的 uncased_L-24_H-128_B-512_A-4_F-4_OPT 检查点。
 
增强examples/seq2seq内容
 
全新版本中,将旧的 examples/summarization和 examples/translation文件夹整合到了一个新的examples/seq2seq文件夹中。
 
Finetuning在summarization时效果不错,不过翻译时需要更多的实验。Finetuning可以在多gpu上工作,在验证过程中保存rouge分数,并提供--freeze_encoder和--freeze_embeds选项。这些选项使得BART在cnn/dailymail数据集上的精调速度提高了5倍。
在distillation.py中添加了Distillbart代码。目前,它只支持汇总。
评估对于summarization和翻译都很好用。
新增权重和偏差共享任务,用于XSUM总结任务的协作。

Distilbart
 
Distilbart模型是bart-large-cnn和bart-large-xsum的较小版本,它们可以使用BartForConditionalGeneration.from_pretrained('sshleifer/distilbart-xsum-12-6')来加载
重现的命令可以在examples/seq2seq文件夹中找到。

新增BERT Loses Patience
 
基准
 
对基准脚本进行了整合,并增加了一些功能。

针对Tensorflow增加推理:CPU、GPU、GPU+XLA、GPU+急切模式、CPU+急切模式、TPU。

针对PyTorch增加了推理和训练:
 
推理:CPU, CPU + torchscript, GPU, GPU + torchscript, GPU + 混合精度, Torch/XLA TPU
训练:CPU、GPU、GPU+混合精度、Torch/XLA TPU。

更多内容,请移步Transformer的G站页面:
https://github.com/huggingface/transformers/releases/tag/v3.0.0

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