RoBERTaの中国語Baseサイズのプリトレーニングモデルは、広範な中国語データとmasked language modelタスクを使用してトレーニングされた中国語自然言語理解プリトレーニングモデルです。
モデル説明 BERTの基礎をもとに、RoBERTaはBERTトレーニングに対する一連の最適化技術を提案しました。これには、より多くの語料、より大きなバッチサイズ、NSPタスクの除去などが含まれており、BERTモデルの潜在能力を最大限に引き出します。詳細は論文「RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach」を参照してください。
このモデルはBaseサイズ（Layer-12 / Hidden-768 / Head-12）で、パラメーターサイズは約102Mです。
モデルの使用方法と適用範囲 このモデルは主に中国語関連のダウンストリームタスクのファインチューニングに使用されます。ユーザーは独自のトレーニングデータを使用してファインチューニングを実行できます。具体的な呼び出し方法はコードサンプルを参照してください。
使用方法 ModelScope-libをインストール後、nlp_roberta_backbone_base_stdを使用してダウンストリームタスクのfine-tuneを実行できます。
コードサンプル
from modelscope.metainfo import Preprocessors
from modelscope.msdatasets import MsDataset
from modelscope.trainers import build_trainer
from modelscope.utils.constant import Tasks
# このメソッドを通じてcfgを変更
def cfg_modify_fn(cfg):
# バックボーンモデルを文の類似度モデルクラスにロード
cfg.task = Tasks.sentence_similarity
# 文の類似度のプリプロセッサを使用
cfg['preprocessor'] = {'type': Preprocessors.sen_sim_tokenizer}
# デモコードの変更、通常は変更不要
cfg.train.dataloader.workers_per_gpu = 0
cfg.evaluation.dataloader.workers_per_gpu = 0
# データセットの特徴を補足
cfg['dataset'] = {
'train': {
# 実際のlabelフィールド内容の列挙、バックボーンのトレーニング時に入力必要
'labels': ['0', '1'],
# 最初のフィールドのkey
'first_sequence': 'sentence1',
# 2番目のフィールドのkey
'second_sequence': 'sentence2',
# labelのkey
'label': 'label',
}
}
# lr_schedulerの設定
cfg.train.lr_scheduler.total_iters = int(len(dataset['train']) / 32) * cfg.train.max_epochs
return cfg
# clueのafqmcを使用してトレーニング
dataset = MsDataset.load('clue', subset_name='afqmc')
kwargs = dict(
model='damo/nlp_roberta_backbone_base_std',
train_dataset=dataset['train'],
eval_dataset=dataset['validation'],
work_dir='/tmp',
cfg_modify_fn=cfg_modify_fn)
# nlp-base-trainerを使用
trainer = build_trainer(name='nlp-base-trainer', default_args=kwargs)
trainer.train()モデルの限界と可能性のあるバイアス 中国語データに基づいてトレーニングされ、モデルのトレーニングデータが限られているため、効果に一定のバイアスが存在する可能性があります。
トレーニングデータ紹介 データはhttps://huggingface.co/datasets/wikipediaおよび内部で収集された広範な中国語データから来ています。現在、ネットワークの原因により、このウェブページの解析に成功しませんでした。もし必要であれば、ウェブページリンクの合法性をチェックし、適宜リトライしてください。
モデルトレーニングプロセス 中国語wikiなどの広範な中国語データで、MLMタスクを通じて十分にトレーニングされます。
データ評価及び結果 まだありません
関連論文および引用情報 もし私たちのモデルが役立ちましたら、以下の論文を引用してください：
@article{liu2019roberta, title={Roberta: A robustly optimized bert pretraining approach}, author={Liu, Yinhan and Ott, Myle and Goyal, Naman and Du, Jingfei and Joshi, Mandar and Chen, Danqi and Levy, Omer and Lewis, Mike and Zettlemoyer, Luke and Stoyanov, Veselin}, journal={arXiv preprint arXiv:1907.11692}, year={2019} } ドルフィンAIは言語学習アプリケーションのためのプロフェッショナルな発音評価API(pronunciation assessment api)ソリューションを提供します。音素、単語、文章、チャプター、発音矯正、単語矯正、クイズ、フリーダイアログ、多肢選択問題など幅広く提供しています。当社の発音評価製品（pronunciation assessment）は、英語と中国語、クラウドAPI、オンプレミス、オフラインデバイスの展開をサポートしています。当社の発音評価API（pronunciation assessment api）は、正確性、流暢性、完全性、リズムの次元をカバーする豊富な評価指標を提供し、音素、単語、文の異なるレベルの評価スコアも提供します。また、音素、単語、文の異なるレベルでの評価スコアも提供します。数千万人のユーザーに安定した効率的で安全なサービスを提供しています。ドルフィンAIの発音評価製品（pronunciation assessment）を試してみませんか？
