MiniRBT中文小型预训练模型：结合了全词掩码（Whole Word Masking）技术和两段式知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，加快推理速度

在自然语言处理领域中，预训练语言模型（Pre-trained Language Models）已成为非常重要的基础技术。为了进一步促进中文信息处理的研究发展，哈工大讯飞联合实验室（HFL）基于自主研发的知识蒸馏工具TextBrewer，结合了全词掩码（Whole Word Masking）技术和知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术推出中文小型预训练模型MiniRBT。

中文LERT | 中英文PERT | 中文MacBERT | 中文ELECTRA | 中文XLNet | 中文BERT | 知识蒸馏工具TextBrewer | 模型裁剪工具TextPruner

1.简介

目前预训练模型存在参数量大，推理时间长，部署难度大的问题，为了减少模型参数及存储空间，加快推理速度，我们推出了实用性强、适用面广的中文小型预训练模型MiniRBT，我们采用了如下技术：

• 全词掩码技术：全词掩码技术（Whole Word Masking）是预训练阶段的训练样本生成策略。简单来说，原有基于WordPiece的分词方式会把一个完整的词切分成若干个子词，在生成训练样本时，这些被分开的子词会随机被mask（替换成[MASK]；保持原词汇；随机替换成另外一个词）。而在WWM中，如果一个完整的词的部分WordPiece子词被mask，则同属该词的其他部分也会被mask。更详细的说明及样例请参考：Chinese-BERT-wwm，本工作中我们使用哈工大LTP作为分词工具。

• 两段式蒸馏：相较于教师模型直接蒸馏到学生模型的传统方法，我们采用中间模型辅助教师模型到学生模型蒸馏的两段式蒸馏方法，即教师模型先蒸馏到助教模型（Teacher Assistant），学生模型通过对助教模型蒸馏得到，以此提升学生模型在下游任务的表现。并在下文中贴出了下游任务上两段式蒸馏与一段式蒸馏的实验对比，结果表明两段式蒸馏能取得相比一段式蒸馏更优的效果。

• 构建窄而深的学生模型。相较于宽而浅的网络结构，如TinyBERT结构（4层，隐层维数312），我们构建了窄而深的网络结构作为学生模型MiniRBT（6层，隐层维数256和288），实验表明窄而深的结构下游任务表现更优异。

MiniRBT目前有两个分支模型，分别为MiniRBT-H256和MiniRBT-H288，表示隐层维数256和288，均为6层Transformer结构，由两段式蒸馏得到。同时为了方便实验效果对比，我们也提供了TinyBERT结构的RBT4-H312模型下载。

我们会在近期提供完整的技术报告，敬请期待。

2.模型下载

也可以直接通过huggingface官网下载模型（PyTorch & TF2）：https://huggingface.co/hfl

下载方法：点击任意需要下载的模型 → 选择"Files and versions"选项卡 → 下载对应的模型文件。

3.快速加载

3.1使用Huggingface-Transformers

依托于🤗transformers库，可轻松调用以上模型。

from transformers import BertTokenizer, BertModel

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("MODEL_NAME")
model = BertModel.from_pretrained("MODEL_NAME")

注意：本目录中的所有模型均使用BertTokenizer以及BertModel加载，请勿使用RobertaTokenizer/RobertaModel！

对应的MODEL_NAME 如下所示：

3.2模型对比

模型结构细节与参数量汇总如下。

括号内参数量百分比以原始base模型（即RoBERTa-wwm-ext）为基准

• RBT的名字是RoBERTa三个音节首字母组成
• RBT3：由RoBERTa-wwm-ext 3层进行初始化继续预训练得到，更详细的说明请参考：Chinese-BERT-wwm 小参数量模型
• RBT6 (KD)：助教模型，由RoBERTa-wwm-ext 6层进行初始化，通过对RoBERTa-wwm-ext蒸馏得到
• MiniRBT-*：通过对助教模型RBT6(KD)蒸馏得到
• RBT4-H312: 通过对RoBERTa直接蒸馏得到

3.3蒸馏设置

^{3.4中文基线系统效果}

^{为了对比基线效果，我们在以下几个中文数据集上进行了测试。}

• ^{CMRC 2018：篇章片段抽取型阅读理解（简体中文）}
• ^{DRCD：篇章片段抽取型阅读理解（繁体中文）}
• ^{OCNLI：原生中文自然语言推断}
• ^{LCQMC：句对匹配}
• ^{BQ Corpus：句对匹配}
• ^{TNEWS：文本分类}
• ^{ChnSentiCorp: 情感分析}

^{经过学习率搜索，我们验证了小参数量模型需要更高的学习率和更多的迭代次数，以下是各数据集的学习率。}

^{最佳学习率:}

^{*代表所有小型预训练模型 (RBT3, RBT4-H312, MiniRBT-H256, MiniRBT-H288)}

^{实验结果（开发集）：}

^{相对效果：}

• ^{两段式蒸馏对比}

^{我们对两段式蒸馏(RoBERTa→RBT6(KD)→MiniRBT-H256)与一段式蒸馏(RoBERTa→MiniRBT-H256)做了比较。实验结果证明两段式蒸馏效果较优。}

^{:该表中预训练模型经过3万步蒸馏，不同于中文基线效果中呈现的模型。}

^4.预训练

^{我们使用了TextBrewer工具包实现知识蒸馏预训练过程。完整的训练代码位于pretraining目录下。}

• ^代码结构
  • ^dataset:
    • ^{train: 训练集}
    • ^{dev： 验证集}
  • ^{distill_configs: 学生模型结构配置文件}
  • ^{jsons: 数据集配置文件}
  • ^{pretrained_model_path:}
    • ^{ltp: ltp分词模型权重,包含pytorch_model.bin，vocab.txt，config.json，共计3个文件}
    • ^{RoBERTa: 教师模型权重，包含pytorch_model.bin，vocab.txt，config.json，共计3个文件}
  • ^{scripts: 模型初始化权重生成脚本}
  • ^{saves: 输出文件夹}
  • ^{config.py: 训练参数配置}
  • ^{matches.py: 教师模型和学生模型的匹配配置}
  • ^{my_datasets.py: 训练数据处理文件}
  • ^{run_chinese_ref.py: 生成含有分词信息的参考文件}
  • ^{train.py：预训练主函数}
  • ^{utils.py: 预训练蒸馏相关函数定义}
  • ^{distill.sh: 预训练蒸馏脚本}

^{4.1环境准备}

^{预训练代码所需依赖库仅在python3.8，PyTorch v1.8.1下测试过，一些特定依赖库可通过pip install -r requirements.txt命令安装。}

• ^{预训练模型准备}

^{可从huggingface官网下载ltp分词模型权重与RoBERTa-wwm-ext预训练模型权重，并存放至${project-dir}/pretrained_model_path/目录下相应文件夹。}

^{4.2数据准备}

^{对于中文模型，我们需先生成含有分词信息的参考文件，可直接运行以下命令：}

python run_chinese_ref.py

^{因为预训练数据集较大，推荐生成参考文件后进行预处理，仅需运行以下命令：}

python my_datasets.py

^{4.3运行训练脚本}

^{一旦你对数据做了预处理，进行预训练蒸馏就非常简单。我们在distill.sh中提供了预训练示例脚本。该脚本支持单机多卡训练，主要包含如下参数:}

• ^{teacher_name or_path：教师模型权重文件}
• ^{student_config: 学生模型结构配置文件}
• ^{num_train_steps: 训练步数}
• ^{ckpt_steps：每ckpt_steps保存一次模型}
• ^{learning_rate: 预训练最大学习率}
• ^{train_batch_size: 预训练批次大小}
• ^{data_files_json: 数据集json文件}
• ^{data_cache_dir：训练数据缓存文件夹}
• ^{output_dir: 输出文件夹}
• ^{output encoded layers：设置隐层输出为True}
• ^{gradient_accumulation_steps：梯度累积}
• ^{temperature：蒸馏温度}
• ^{fp16：开启半精度浮点数训练}

^{直接运行以下命令可实现MiniRBT-H256的预训练蒸馏：}

sh distill.sh

^{提示：以良好的模型权重初始化有助于蒸馏预训练。在我们的实验中使用教师模型的前6层初始化助教模型RBT6(KD) ! 请参考scripts/init_checkpoint_TA.py来创建有效的初始化权重，并使用--student_pretrained_weights参数将此初始化用于蒸馏训练!}

^{4.4 使用建议}

• ^{初始学习率是非常重要的一个参数，需要根据目标任务进行调整。}
• ^{小参数量模型的最佳学习率和RoBERT-wwm相差较大，所以使用小参数量模型时请务必调整学习率（基于以上实验结果，小参数量模型需要的初始学习率高，迭代次数更多）。}
• ^{在参数量（不包括嵌入层）基本相同的情况下，MiniRBT-H256的效果优于RBT4-H312，亦证明窄而深的模型结构优于宽而浅的模型结构}
• ^{在阅读理解相关任务上，MiniRBT-H288的效果较好。其他任务MiniRBT-H288和MiniRBT-H256效果持平，可根据实际需求选择相应模型。}

^5.FAQ

^{Q: 这个模型怎么用？
A: 参考快速加载。使用方式和HFL推出的中文预训练模型系列如RoBERTa-wwm相同。}

^{Q:为什么要单独生成含有分词信息的参考文件？
A: 假设我们有一个中文句子:天气很好，BERT将它标记为['天'，'气'，'很'，'好'](字符级别)。但在中文中天气是一个完整的单词。为了实现全词掩码，我们需要一个参考文件来告诉模型应该在哪个位置添加##，因此会生成类似于['天'，'##气'，'很'，'好']的结果。
注意：此为辅助参考文件，并不影响模型的原始输入（即与分词结果无关）。}

^{Q: 为什么RBT6 (KD)在下游任务中的效果相较RoBERTa下降这么多? 为什么miniRBT-H256/miniRBT-H288/RBT4-H312效果这么低？如何提升效果？
A: 上文中所述RBT6 (KD)直接由RoBERTa-wwm-ext在预训练任务上蒸馏得到，然后在下游任务中fine-tuning，并不是通过对下游任务蒸馏得到。其他模型类似，我们仅做了预训练任务的蒸馏。如果希望进一步提升在下游任务上的效果，可在fine-tuning阶段再次使用知识蒸馏。}

^{Q: 某某数据集在哪里下载？
A: 部分数据集提供了下载地址。未标注下载地址的数据集请自行搜索或与原作者联系获取数据。}

• ^参考文献

  ^{[1] Pre-training with Whole Word Masking for Chinese BERT (Cui et al., IEEE/ACM TASLP 2021)
  [2] TextBrewer: An Open-Source Knowledge Distillation Toolkit for Natural Language Processing (Yang et al., ACL 2020)
  [3] CLUE: A Chinese Language Understanding Evaluation Benchmark (Xu et al., COLING 2020)
  [4] TinyBERT: Distilling BERT for Natural Language Understanding (Jiao et al., Findings of EMNLP 2020)}

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