ERNIE-Gen: An Enhanced Multi-Flow Pre-training and Fine-tuning Framework for Natural Language Generation
ERNIE-GEN 是面向生成任务的预训练-微调框架，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。在预训练和微调中通过填充式生成机制和噪声感知机制来缓解曝光偏差问题。此外, ERNIE-GEN 采样多片段-多粒度目标文本采样策略, 增强源文本和目标文本的关联性，加强了编码器和解码器的交互。
- tqdm
安装方式：pip install tqdm
在本例中，我们提供了古诗词数据集，示例数据如下：
画\002精\002禅\002室\002冷\002，\002方\002暑\002久\002徘\002徊\002。 不\002尽\002林\002端\002雪\002，\002长\002青\002石\002上\002苔\002。\002心\002闲\002对\002岩\002岫\002，\002目\002浄\002失\002尘\002埃\002。\002坐\002久\002清\002风\002至\002，\002疑\002从\002翠\002涧\002来\002。
每行数据都是由两列组成，以制表符分隔。第一列是输入的诗句前文，第二列是输出的诗句后文，所有文字都以 \002 分隔。
完整数据集可以通过以下命令下载并解压：
wget --no-check-certificate https://bj.bcebos.com/paddlenlp/datasets/poetry.tar.gz
tar xvf poetry.tar.gz训练启动方式如下：
python -u ./train.py \
--model_name_or_path ernie-1.0 \
--max_encode_len 24 \
--max_decode_len 72 \
--batch_size 48 \
--learning_rate 2e-5 \
--num_epochs 12 \
--logging_steps 1 \
--save_steps 1000 \
--output_dir ./tmp/ \
--device gpu \
# --init_checkpoint ./tmp/model_10000/model_state.pdparams参数释义如下：
model_name_or_path指示了某种特定配置的模型，对应有其预训练模型和预训练时使用的 tokenizer，支持PaddleNLP Transformer类预训练模型中的所有模型，但只有ernie-gen-base-en, ernie-gen-large-en, ernie-gen-large-en-430g三种模型会加载最后输出层的参数，其余模型只会加载transformer参数作热启动。若模型相关内容保存在本地，这里也可以提供相应目录地址。max_encode_len表示最大输入句子长度，超过该长度将被截断。max_decode_len表示最大输出句子长度，超过该长度将被截断。batch_size表示每次迭代每张卡上的样本数目。learning_rate表示基础学习率大小，将于learning rate scheduler产生的值相乘作为当前学习率。num_epochs表示训练轮数。logging_steps表示日志打印间隔。save_steps表示模型保存及评估间隔。output_dir表示模型保存路径。device: 训练使用的设备, 'gpu'表示使用GPU, 'xpu'表示使用百度昆仑卡, 'cpu'表示使用CPU。init_checkpoint表示模型加载路径，通过设置此参数可以开启增量训练。
训练会持续很长的时间，为此我们提供了微调后的模型。您可以下载该模型并通过init_checkpoint加载其参数进行增量训练、评估或预测。
训练启动方式如下：
python -m paddle.distributed.launch --gpus "0,1" ./train.py \
--model_name_or_path ernie-1.0 \
--max_encode_len 24 \
--max_decode_len 72 \
--batch_size 48 \
--learning_rate 2e-5 \
--num_epochs 12 \
--logging_steps 1 \
--save_steps 1000 \
--output_dir ./tmp/ \
--device gpu \
# --init_checkpoint ./tmp/model_10000/model_state.pdparams通过加载训练保存的模型，可以对验证集数据进行验证，启动方式如下：
python -u ./eval.py \
--model_name_or_path ernie-1.0 \
--max_encode_len 24 \
--max_decode_len 72 \
--batch_size 48 \
--init_checkpoint ./tmp/model_10000/model_state.pdparams \
--device gpu参数释义如下：
model_name_or_path指示了某种特定配置的模型，对应有其预训练模型和预训练时使用的 tokenizer，支持PaddleNLP Transformer类预训练模型中的所有模型，但只有ernie-gen-base-en, ernie-gen-large-en, ernie-gen-large-en-430g三种模型会加载最后输出层的参数，其余模型只会加载transformer参数作热启动。若模型相关内容保存在本地，这里也可以提供相应目录地址。max_encode_len表示最大输入句子长度，超过该长度将被截断。max_decode_len表示最大输出句子长度，超过该长度将被截断。batch_size表示每次迭代每张卡上的样本数目。init_checkpoint表示模型加载路径。use_gpu表示使用GPU。
对无标签数据可以启动模型预测：
python -u ./predict.py \
--model_name_or_path ernie-1.0 \
--max_encode_len 24 \
--max_decode_len 72 \
--batch_size 48 \
--init_checkpoint ./tmp/model_10000/model_state.pdparams \
--device gpu您可以按下面的格式引用ERNIE-Gen论文:
@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}
}
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