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ERNIE
类别 智能文本处理(PaddleNLP)
应用 情感分析、文本匹配、自然语言推理、词法分析、阅读理解、智能问答
模型概述
ERNIE是百度开创性提出的基于知识增强的持续学习语义理解框架,该框架将大数据预训练与多源丰富知识相结合,通过持续学习技术,不断吸收海量文本数据中词汇、结构、语义等方面的知识,实现模型效果不断进化。ERNIE在情感分析、文本匹配、自然语言推理、词法分析、阅读理解、智能问答等16个公开数据集上全面显著超越世界领先技术,在国际权威的通用语言理解评估基准GLUE上,得分首次突破90分,获得全球第一。在今年3月落下帷幕的全球最大语义评测SemEval 2020上,ERNIE摘得5项世界冠军, 该技术也被全球顶级科技商业杂志《麻省理工科技评论》官方网站报道,相关创新成果也被国际顶级学术会议AAAI、IJCAI收录。ERNIE在工业界得到了大规模应用,如搜索引擎、新闻推荐、广告系统、语音交互、智能客服等。
模型说明
[English](./README.en.md)|简体中文 ![./.metas/ERNIE_milestone.png](./.metas/ERNIE_milestone_zh.png) ERNIE是百度开创性提出的基于知识增强的持续学习语义理解框架,该框架将大数据预训练与多源丰富知识相结合,通过持续学习技术,不断吸收海量文本数据中词汇、结构、语义等方面的知识,实现模型效果不断进化。ERNIE在情感分析、文本匹配、自然语言推理、词法分析、阅读理解、智能问答等16个公开数据集上全面显著超越世界领先技术,在国际权威的通用语言理解评估基准GLUE上,得分首次突破90分,获得全球第一。在今年3月落下帷幕的全球最大语义评测SemEval 2020上,ERNIE摘得5项世界冠军, 该技术也被全球顶级科技商业杂志《麻省理工科技评论》官方网站报道,相关创新成果也被国际顶级学术会议AAAI、IJCAI收录。ERNIE在工业界得到了大规模应用,如搜索引擎、新闻推荐、广告系统、语音交互、智能客服等。 **提醒: ERNIE老版本代码已经迁移至[repro分支](https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/tree/repro),欢迎使用我们全新升级的基于动静结合的新版ERNIE套件进行开发。另外,也欢迎上[EasyDL](https://ai.baidu.com/easydl/pro)体验更丰富的功能(如ERNIE 2.0、ERNIE 2.1、ERNIE领域模型等)。** [【了解更多】](https://wenxin.baidu.com/) # 新闻 - 2020.5.20: - 欢迎试用`动态图`实现的 ERNIE: - 基于[PaddlePaddle v1.8](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/tree/release/1.8)使用 ERNIE 进行 Pretrain 和 Finetune. - 动态执行, 所见即所得。 - 大规模分布式训练。 - 易于部署。 - 通过Aistudio 教程快速入门NLP。 - 向后兼容老版 checkpoint。 - `ERNIE-GEN` 模型正式开源! ([点击进入](https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/tree/repro/ernie-gen)) - 最强文本生成预训练模型正式开源,相关工作已被 `IJCAI-2020` 收录。 - 首次把 ERNIE 预训练技术能力扩展至文本生成领域,在多个典型任务上取得最佳。 - 您现在即可下载论文报告的所有模型(包含 [`base/large/large-430G`](https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/tree/repro/ernie-gen/README.zh.md#预训练模型))。 - 首次在预训练阶段加入span-by-span 生成任务,让模型每次能够生成一个语义完整的片段。 - 提出填充式生成机制和噪声感知机制来缓解曝光偏差问题。 - 精巧的 Mulit-Flow Attention 实现框架。 - 2020.4.30 发布[ERNIESage](https://github.com/PaddlePaddle/PGL/tree/master/examples/erniesage), 一种新型图神经网络模型,采用ERNIE做为aggreagtor. 由[PGL](https://github.com/PaddlePaddle/PGL)实现。 - 2020.3.27 [在SemEval2020五项子任务上夺冠](https://www.jiqizhixin.com/articles/2020-03-27-8)。 - 2019.12.26 [GLUE榜第一名](https://www.technologyreview.com/2019/12/26/131372/ai-baidu-ernie-google-bert-natural-language-glue/)。 - 2019.11.6 发布[ERNIE Tiny](https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-11-06-9)。 - 2019.7.7 发布[ERNIE 2.0](https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-07-31-10)。 - 2019.3.16 发布[ERNIE 1.0](https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-03-16-3)。 # 导航 * [教程](#教程) * [安装](#安装) * [支持的NLP任务](#支持的nlp任务) * [预训练(ERNIE 1.0)](#预训练-ernie-10) * [在线预测](#在线预测) * [蒸馏](#蒸馏) # 快速上手 ```python import numpy as np import paddle.fluid.dygraph as D from ernie.tokenizing_ernie import ErnieTokenizer from ernie.modeling_ernie import ErnieModel D.guard().__enter__() # activate paddle `dygrpah` mode model = ErnieModel.from_pretrained('ernie-1.0') # Try to get pretrained model from server, make sure you have network connection model.eval() tokenizer = ErnieTokenizer.from_pretrained('ernie-1.0') ids, _ = tokenizer.encode('hello world') ids = D.to_variable(np.expand_dims(ids, 0)) # insert extra `batch` dimension pooled, encoded = model(ids) # eager execution print(pooled.numpy()) # convert results to numpy ``` # 教程 手边没有GPU?欢迎在[AIStudio](https://aistudio.baidu.com/aistudio/index)中直接试用 ERNIE. (请选择最新版本的教程并申请GPU运行环境) 1. [从0开始学ERNIE](https://aistudio.baidu.com/studio/edu/group/quick/join/314947) 1. [情感识别](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/427482) 2. [完形填空](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/433491) 3. [知识蒸馏](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/439460) 4. [万事不决问ERNIE](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/456443) 5. [加载并读取老式checkpoint](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/493415) 6. [ERNIE作诗](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/502844) # 安装 ##### 1. 安装 PaddlePaddle 本项目依赖PaddlePaddle 1.7.0+, 请参考[这里](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick)安装 PaddlePaddle。 ##### 2. 安装 ERNIE 套件 ```script pip install paddle-ernie ``` 或者 ```shell git clone https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE.git --depth 1 cd ERNIE pip install -r requirements.txt pip install -e . ``` `propeller`是辅助模型训练的高级框架,包含NLP常用的前、后处理流程。你可以通过将本repo根目录放入`PYTHONPATH`的方式导入`propeller`: ```shell export PYTHONPATH=$PWD:$PYTHONPATH ``` ##### 3. 下载预训练模型(可选) | Model | 细节参数 |下载简写| | :------------------------------------------------- |:------------------------------------------------------------------------- |:-------| | [ERNIE 1.0 Base 中文](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/model-ernie1.0.1.tar.gz) | Layer:12, Hidden:768, Heads:12 |ernie-1.0| | [ERNIE Tiny](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/model-ernie_tiny.1.tar.gz) | Layer:3, Hdden:1024, Heads:16 |ernie-tiny| | [ERNIE 2.0 Base 英文](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/model-ernie2.0-en.1.tar.gz) | Layer:12, Hidden:768, Heads:12 |ernie-2.0-en| | [ERNIE 2.0 Large 英文](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/model-ernie2.0-large-en.1.tar.gz) | Layer:24, Hidden:1024, Heads16 |ernie-2.0-large-en| | [ERNIE Gen Base 英文](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/model-ernie-gen-base-en.1.tar.gz) | Layer:12, Hidden:768, Heads:12 |ernie-gen-base-en| | [ERNIE Gen Large 英文](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/model-ernie-gen-large-en.1.tar.gz)| Layer:24, Hidden:1024, Heads:16 |ernie-gen-large-en| | [ERNIE Gen Large 430G英文](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/model-ernie-gen-large-430g-en.1.tar.gz)| Layer:24, Hidden:1024, Heads:16 + 额外430G 预训练语料 | ernie-gen-large-430g-en | ##### 4. 下载数据集 **英文数据集** 运行[此](https://gist.github.com/W4ngatang/60c2bdb54d156a41194446737ce03e2e)脚本,下载[GLUE datasets](https://gluebenchmark.com/tasks). 请将数据目录整理成以下格式,方便在后续 demo 教程中使用(通过`--data_dir`参数将数据路径传入训练脚本); ```shell data/xnli ├── dev │   └── 1 ├── test │   └── 1 └── train └── 1 ``` [示例](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/data-mnli-m.tar.gz)数据(MNLI任务测试、训练集合)。 **中文数据** | 数据集|描述| |:--------|:----------| | [XNLI](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/data-xnli.tar.gz) |XNLI 是由 Facebook 和纽约大学的研究者联合构建的自然语言推断数据集,包括 15 种语言的数据。我们用其中的中文数据来评估模型的语言理解能力。[链接](https://github.com/facebookresearch/XNLI)| | [ChnSentiCorp](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/data-chnsenticorp.tar.gz) |ChnSentiCorp 是一个中文情感分析数据集,包含酒店、笔记本电脑和书籍的网购评论。| | [MSRA-NER](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/data-msra_ner.tar.gz) |MSRA-NER (SIGHAN2006) 数据集由微软亚研院发布,其目标是识别文本中具有特定意义的实体,包括人名、地名、机构名。| | [NLPCC2016-DBQA](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/data-dbqa.tar.gz) |NLPCC2016-DBQA 是由国际自然语言处理和中文计算会议 NLPCC 于 2016 年举办的评测任务,其目标是从候选中找到合适的文档作为问题的答案。[链接](http://tcci.ccf.org.cn/conference/2016/dldoc/evagline2.pdf)| |[CMRC2018](https://ernie-github.cdn.bcebos.com/data-cmrc2018.tar.gz)|CMRC2018 是中文信息学会举办的评测,评测的任务是抽取类阅读理解。[链接](https://github.com/ymcui/cmrc2018) # 支持的NLP任务 - 使用 `动态图` 模型进行finetune: ```script python3 ./ernie_d/demo/finetune_classifier_dygraph.py \ --from_pretrained ernie-1.0 \ --data_dir ./data/xnli ``` - 分布式 finetune `paddle.distributed.launch` 是一个进程管理器,我们采用它在每一张GPU上启动一个python进程,并配置相应的环境变量以进行分布式训练: 当采用分布式训练时,我们采用`max_steps`做为终止条件而非`epoch`, 这样处理是为了避免进程间死锁。 你可以通过`EPOCH * NUM_TRAIN_EXAMPLES / TOTAL_BATCH`的方式计算出所需执行的`max_steps`. 另外值得注意的是训练集需要在不同的进程间进行切分;以避免所有进程训练同一份数据造成的过拟合。 示例脚本(请确保你有两张以上GPU卡, 在线模型下载功能在`paddle.distributed.launch`下无法工作, 你可能需要一个先通过单卡finetune方式下载预训练模型,或者根据[这里](#section-pretrained-models)手动下载并解压预训练模型): ```script python3 -m paddle.distributed.launch \ ./demo/finetune_classifier_dygraph_distributed.py \ --data_dir data/mnli \ --max_steps 10000 \ --from_pretrained ernie2.0-en ``` 更多示例脚本: 1. [情感分析](./demo/finetune_sentiment_analysis_dygraph.py) 1. [语义匹配](./demo/finetune_classifier_dygraph.py) 1. [命名实体识别(NER)](./demo/finetune_ner_dygraph.py) 1. [机器阅读理解](./demo/finetune_mrc_dygraph.py) (需要多卡环境运行;参见上面"分布式 finetune"一节) 1. [文本摘要生成](./demo/seq2seq/README.md) **推荐超参数设置:** |任务|batch size|learning rate| |--|--|--| | CoLA | 32 / 64 (base) | 3e-5 | | SST-2 | 64 / 256 (base) | 2e-5 | | STS-B | 128 | 5e-5 | | QQP | 256 | 3e-5(base)/5e-5(large) | | MNLI | 256 / 512 (base)| 3e-5 | | QNLI | 256 | 2e-5 | | RTE | 16 / 4 (base) | 2e-5(base)/3e-5(large) | | MRPC | 16 / 32 (base) | 3e-5 | | WNLI | 8 | 2e-5 | | XNLI | 512 | 1e-4(base)/4e-5(large) | | CMRC2018 | 64 | 3e-5 | | DRCD | 64 | 5e-5(base)/3e-5(large) | | MSRA-NER(SIGHAN2006) | 16 | 5e-5(base)/1e-5(large) | | ChnSentiCorp | 24 | 5e-5(base)/1e-5(large) | | LCQMC | 32 | 2e-5(base)/5e-6(large) | | NLPCC2016-DBQA| 64 | 2e-5(base)/1e-5(large) | # 预训练 (ERNIE 1.0) 请见[这里](./demo/pretrain/README.md) # 在线预测 如果`finetune_classifier_dygraph.py`中指定了`--inference_model_dir`参数,funetune脚本会将你的模型序列化并产出可以直接部署线上预测的`inference_model`. 关于生产环境中使用线上预测代码的实现细节,请见[C++ inference API](./inference/README.md). 或者你可以使用`propeller`启动一个多GPU预测服务(需要GPU环境),只需执行: ```shell python -m propeller.tools.start_server -m /path/to/saved/inference_model -p 8881 ``` 即可启动预测服务;随后在Python端采用如下命令访问该服务(仅限 python3): ```python from propeller.service.client import InferenceClient from ernie.tokenizing_ernie import ErnieTokenizer client = InferenceClient('tcp://localhost:8881') tokenizer = ErnieTokenizer.from_pretrained('ernie-1.0') ids, sids = tokenizer.encode('hello world') ids = np.expand_dims(ids, 0) sids = np.expand_dims(sids, 0) result = client(ids, sids) ``` 你也可从[此处](https://ernie.bj.bcebos.com/ernie1.0_zh_inference_model.tar.gz)下载一个预先制作好的ernie-1.0 base模型的 `inference_model`. 该模型没有经过finetune,一般可以用做上层模型结构的 feature-base finetune或者做为一个文本特征抽取器。 因为该模行由老版API 产出,在进行客户端请求时需要在输入tensor后面追加一个维度: ```python3 ids = np.expand_dims(ids, -1) # ids.shape==[BATCH, SEQLEN, 1] ``` # 蒸馏 知识蒸馏是进行ERNIE模型压缩、加速的有效方式;关于知识蒸馏的实现细节请参见[这里](./distill/README.md)。 # 文献引用 ### ERNIE 1.0 ``` @article{sun2019ernie, title={Ernie: Enhanced representation through knowledge integration}, author={Sun, Yu and Wang, Shuohuan and Li, Yukun and Feng, Shikun and Chen, Xuyi and Zhang, Han and Tian, Xin and Zhu, Danxiang and Tian, Hao and Wu, Hua}, journal={arXiv preprint arXiv:1904.09223}, year={2019} } ``` ### ERNIE 2.0 ``` @article{sun2019ernie20, title={ERNIE 2.0: A Continual Pre-training Framework for Language Understanding}, author={Sun, Yu and Wang, Shuohuan and Li, Yukun and Feng, Shikun and Tian, Hao and Wu, Hua and Wang, Haifeng}, journal={arXiv preprint arXiv:1907.12412}, year={2019} } ``` ### ERNIE-GEN ``` @article{xiao2020ernie-gen, title={ERNIE-GEN: An Enhanced Multi-Flow Pre-training and Fine-tuning Framework for Natural Language Generation}, author={Xiao, Dongling and Zhang, Han and Li, Yukun and Sun, Yu and Tian, Hao and Wu, Hua and Wang, Haifeng}, journal={arXiv preprint arXiv:2001.11314}, year={2020} } ``` 若希望复现 paper 中的所有实验,请切换至本repo的`repro`分支。 ### 讨论组 - [ERNIE官方主页](https://www.paddlepaddle.org.cn/ernie) - [Github Issues](https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/issues): bug reports, feature requests, install issues, usage issues, etc. - QQ 群: 760439550 (ERNIE discussion group). - QQ 2群: 958422639 (ERNIE discussion group-v2). - [Forums](http://ai.baidu.com/forum/topic/list/168?pageNo=1): discuss implementations, research, etc.