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项目简介
本项目基于TensorFlow实现了ALBERT（A Lite BERT For Self-Supervised Learning of Language Representations）模型，并针对中文语言进行了优化。ALBERT运用参数共享和嵌入参数化策略，大幅减少了模型参数数量，提升了模型效率。项目提供多种ALBERT模型版本（如tiny、small、base、large、xlarge等）的预训练与微调功能，在中文任务上表现出色。
项目的主要特性和功能
- 模型改进：通过参数共享和独特的嵌入参数化策略，减少模型参数数量，提高模型效率。
- 多模型支持：支持多种ALBERT模型版本，包含tiny、small、base、large、xlarge等。
- 预训练与微调：提供预训练和微调ALBERT模型的代码，可应用于中文任务。
- 中文支持：支持中文预训练数据的生成、预训练及微调流程。
- 性能优化：采用LAMB优化器，在大批量训练时提高模型训练效率。
安装使用步骤
环境准备
- 安装Python 3.x。
- 安装TensorFlow 1.x版本。
数据准备
- 准备中文预训练数据，如新闻、百科等文本数据。
- 准备中文任务数据集，如LCQMC、XNLI等。
模型训练
- 预训练：使用
run_pretraining.py脚本进行预训练。bash export BERT_BASE_DIR=./albert_tiny_zh nohup python3 run_pretraining.py --input_file=./data/tf*.tfrecord \ --output_dir=./my_new_model_path --do_train=True --do_eval=True --bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/albert_config_tiny.json \ --train_batch_size=4096 --max_seq_length=512 --max_predictions_per_seq=51 \ --num_train_steps=125000 --num_warmup_steps=12500 --learning_rate=0.00176 \ --save_checkpoints_steps=2000 --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/albert_model.ckpt & - 微调：使用
run_classifier.py或run_classifier_sp_google.py脚本进行微调。bash export BERT_BASE_DIR=./albert_tiny_zh export TEXT_DIR=./lcqmc nohup python3 run_classifier.py --task_name=lcqmc_pair --do_train=true --do_eval=true --data_dir=$TEXT_DIR \ --vocab_file=./albert_config/vocab.txt --bert_config_file=./albert_config/albert_config_tiny.json \ --max_seq_length=128 --train_batch_size=64 --learning_rate=1e-4 --num_train_epochs=5 \ --output_dir=./albert_lcqmc_checkpoints --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/albert_model.ckpt &
模型评估与预测
使用similarity.py或类似脚本进行模型评估与预测。
python
if __name__ == '__main__':
sim = BertSim()
sim.start_model()
sim.predict_sentences([("我喜欢妈妈做的汤", "妈妈做的汤我很喜欢喝")])
注意事项
- 不同版本的ALBERT模型具有不同的参数和性能。
- 预训练数据和任务数据集需要按照特定的格式进行组织。
- 根据任务和数据特性，调整训练配置参数。
- 模型训练需要足够的硬件资源，如GPU或TPU。
- 代码依赖于TensorFlow 1.x版本，部分功能可能需要特定版本的依赖库。
下载地址
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