超大规模生成式中文预训练语言模型：CPM的构建与应用
【量子阅读】
- 大规模预训练模型：提出了一个超大规模的生成式中文预训练语言模型（CPM），参数量达到26亿，这是目前最大的中文预训练语言模型。
- 新词元构建：提出了一个新的子词词典，适应中文语料库，并增加了批量大小以提高模型训练的稳定性。
- 大规模训练策略：通过增加批量大小和分布式训练策略，使得大型模型的训练成为可能，减少了节点间的数据传输。
【摘要】
本文介绍了清华大学与BAAI联合发布的中文预训练语言模型（Chinese Pre-trained Language Model, CPM）。CPM是一个基于生成预训练的大规模中文语言模型，包含26亿参数和100GB中文训练数据，是目前最大的中文预训练语言模型。它能够在对话生成、文章生成、填空测试和语言理解等多种下游中文NLP任务中表现出色。实验结果表明，CPM在零样本甚至少样本设置下实现了较强的任务性能。模型通过构造新的子词词汇表并调整训练批大小来适应中文语料库，同时通过增加参数量来提升模型性能。未来工作计划包括增加训练数据、优化训练框架、引入多样化数据以及探索新的学习算法等。
【数据来源】
论文《CPM: A Large-scale Generative Chinese Pre-trained Language Model》的数据来源总结如下：
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数据集来源：
- 维基百科（Wikipedia）和百度百科（Baidu Baike）：用于构建词汇表。
- 具体数据子集：
- 维基百科（Encyclopedia）：大约40GB
- 网页（Webpage）：大约39GB
- 故事文本（Story）：大约10GB
- 新闻（News）：大约10GB
- 对话数据（Dialog）：大约1GB
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数据处理：
- 基于词分割语料构建新的子词词汇表，包含词汇和字符。
- 使用无克隆语言模型（unigram language model）构建子词词汇表。
- 采用特殊分隔符（如“end of document”标记）来处理词分割引入的额外分隔符，使子词过程可逆。
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训练细节：
- 使用大规模批次（3,072）来提高模型训练的稳定性，比GPT-3使用的1,024倍大。
- 对于无法存储在单个GPU中的最大模型，沿宽度维度分割模型以实现大规模训练并减少节点间的数据传输。
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模型参数：
- 小型模型（CPM-Small）：109M参数
- 中型模型（CPM-Medium）：334M参数
- 大型模型（CPM-Large）：2.6B参数
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模型架构：
- 基于Transformer架构的自回归语言模型。
- 三种不同规模的模型（小型、中型、大型），参数量分别为109M、334M和2.6B。
这些数据和处理方法共同构成了CPM模型的基础。
【模型架构】
论文模型架构总结：CPM：大型生成预训练中文语言模型
概述
该论文介绍了名为CPM（Chinese Pre-trained Model）的大型生成预训练中文语言模型。CPM模型具有26亿参数，基于大型中文语料库进行预训练，是迄今为止最大的中文预训练语言模型。CPM旨在通过预训练提升下游中文自然语言处理任务的能力，包括对话生成、文章生成、填空测试和语言理解等。
模型架构
- 模型类型：CPM是基于Transformer的自回归模型。
- 模型规模：
- CPM-Small：109M参数
- CPM-Medium：334M参数
- CPM-Large：26B参数
- 模型属性：
- 词汇表：构建了一个新的子词词汇表，适应中文语料库，并将批量大小增加到3072以提高训练稳定性。
- 训练策略：采用大批量大小（3百万tokens）以提高训练稳定性，对于超过单个GPU存储的大模型，采用宽度维度分割模型以进行大规模训练。
数据处理
- 数据集：训练数据包括百科、网页、故事、新闻和对话等多种文本。
- 处理方法：基于词分割语料构建新的子词词汇表，并设置特殊分隔符以保持子词过程的可逆性。
预训练细节
- 超参数设置：学习率设为1.5 × 10^-4，批量大小设为3072，以提高模型训练的稳定性。
- 预训练过程：在初始版本中，采用密集注意力机制，最大序列长度为1024。未来将实现稀疏注意力机制。
- 训练步骤：训练20,000步，前5,000步用于warm-up。优化器采用Adam。
实验结果
- 文本分类：在零样本和少量样本设置下，CPM在多项文本分类任务中表现出色。
- 成语填空：在少量样本设置下，CPM实现了较好的表现，甚至超过了部分少量样本设置的结果。
- 对话生成：在少量样本设置下，CPM生成的对话质量较好，准确率达到较高水平。
- 问答任务：CPM在多种问答任务中表现良好，尤其是大型模型在多项数据集上表现尤为突出。
- 实体生成：在少量样本设置下，CPM生成的实体准确率较高，尤其是在极端少量样本的情况下仍能生成适当的尾部实体。
未来工作
- 增加训练数据：通过增加训练数据进一步探索大规模预训练模型的能力。
- 优化训练框架：优化训练框架，降低模型复杂度，增强训练效率。
- 加入更多数据：引入更多样化的数据以增强模型性能，包括多语言语料库和知识图谱等。
- 改进模型生成能力：研究如何改进模型生成简洁且合适的答案。
结论
CPM是一个强大的大型生成预训练中文语言模型，通过预训练显著提升了中文自然语言处理任务的表现。未来研究将进一步探索大规模预训练模型的潜力，并通过优化训练框架和引入更多样化的数据来提高模型性能。
【创新点】
该论文的主要创新点可以总结如下：
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大规模预训练模型：开发了名为CPM的中文预训练语言模型，参数量为2.6亿，是目前最大的中文预训练语言模型。它在多种下游中文NLP任务中表现出色，如对话生成、文章生成、填空测试和语言理解。
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新的子词词汇表：基于词分割语料构建了新的子词词汇表，以适应中文语料并增加批处理大小，使得训练更加稳定。
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强大的零样本学习能力：通过广泛实验，证明了CPM在零样本（甚至少量样本）设置下的多项NLP任务中取得了强大的性能。
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模型架构与训练策略：采用Transformer解码器架构，并通过增加批处理大小和调整训练参数来适应中文语料，提高了模型在大规模训练中的稳定性和性能。
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数据处理与预训练：构建了基于词分割语料的无元语言模型词汇表，通过处理不同类型的文本数据（如百科全书、新闻、小说等）进行预训练，并通过“段落结束”标记有效利用输入长度。
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下游任务的实验结果：在多项下游任务中展示了CPM的具体性能，包括文本分类、填空测试和对话生成等，证明了其在零样本学习能力上的优势。
这些创新点共同推动了大规模预训练中文语言模型的发展，并为后续研究提供了重要的基础和参考。
【应用场景】
论文《CPM: A Large-scale Generative Chinese Pre-trained Language Model》介绍了一种大规模生成式预训练的中文语言模型（CPM）。该模型具有26亿参数和100GB的中文训练数据，是迄今为止最大的中文预训练语言模型。以下是CPM主要技术的应用场景描述：
1. 中文对话生成
CPM可以在短时间内生成高质量的对话文本，适用于多种对话场景，如社交网络、客服机器人等。例如，对于“现在高中数学竞赛这么凶残了！”这句话，CPM可以生成如下回应：
- CDial-GPT: “Do you really believe it?” (你真的相信吗？)
- CPM-Large: “现在都是微积分，大学的东西比高中简单多了，还有什么呢？” (现在都是微积分，大学的东西比高中简单多了，还有什么呢？)
2. 问答（QA）任务
在问答任务中，CPM可以用于生成答案或解析问题。例如，对于问题“恒星级黑洞学科是什么？”CPM可以生成类似于“天体物理学”这样的答案。CPM在生成长文本和多样化的答案方面表现较好，但在某些特定格式的数据集上可能表现一般。
3. 代码填充（Cloze Test）
CPM还适用于代码填充任务，能够根据上下文生成合理的句子。例如，对于提示“酱焖辣椒主要工艺是做什么的？”CPM可以生成“炖”这样的答案。
4. 文本分类
在文本分类任务中，CPM能够利用预训练的知识在零样本和少量样本的情况下给出准确的分类结果。例如，在文本分类任务中，CPM在TNEWS、IFLYTEK和OCNLI数据集上的性能表现优于随机预测和小模型。
5. 生成式知识抽取
CPM还可以用于生成式知识抽取任务，从给定的文本中生成相关信息。例如，对于提示“恒星级黑洞学科是什么？”CPM可以生成“天体物理学”这样的答案。
6. 多语言处理
虽然主要针对中文，但CPM也可以扩展到多语言处理任务，例如训练大规模的多语言模型，以增强其在不同语言环境下的适应性。
7. 实时对话系统
CPM可以集成到实时对话系统中，提供即时、高质量的对话生成能力，提高用户体验。
8. 内容生成
在内容生成方面，CPM可以用于生成新闻文章、小说片段等，提高内容创作效率和质量。
9. 知识检索
CPM还可以与知识检索系统结合，提供基于文本和知识图谱的联合学习，提高知识检索和利用的效率。
10. 代码优化
通过模型压缩和优化训练框架，CPM可以进一步提高其在大规模训练和实时部署中的性能和效率。
总之，CPM作为一种大规模的生成式预训练语言模型，不仅在文本分类、对话生成、问答等典型任务上表现出色，还具有广泛的应用场景，可以应用于各种自然语言处理任务中。
【未来展望】
CPM：大规模生成型预训练中文语言模型的未来展望
摘要
预训练语言模型（PLMs）已被证明对各种下游自然语言处理（NLP）任务有益。最近，GPT-3凭借其1750亿参数和570GB的训练数据，因其少量样本学习（甚至零样本学习）能力吸引了大量关注。然而，将GPT-3应用于中文NLP任务仍然具有挑战性，因为GPT-3的训练语料库主要是英文，参数也不公开。在本技术报告中，我们发布了基于大规模中文语料库进行生成预训练的中文预训练语言模型（CPM）。据我们所知，CPM拥有26亿参数和100GB的中文训练数据，是最大的中文预训练语言模型，可以促进诸如对话生成、文章生成、填空测试以及语言理解等下游中文NLP任务。广泛实验表明，CPM在少量样本（甚至零样本）学习设置中，多项NLP任务上取得了优异性能。
技术展望
随着自然语言处理技术的不断发展，预训练语言模型（PLMs）在许多NLP任务中显示出强大的应用前景。CPM作为一个基于大规模中文语料库进行生成预训练的大规模模型，不仅为中文NLP任务提供了强大的基础，也为未来的模型改进和应用提供了方向。
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模型优化与扩展：未来的研究可以进一步优化和扩展CPM模型。通过增加训练数据和模型规模，可以进一步提升模型的性能。此外，针对特定任务的数据增强和模型微调策略也将有助于提升模型在具体任务上的表现。
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多模态融合：结合视觉和语言信息的多模态模型是未来的一个重要发展方向。例如，可以将CPM与其他视觉模态模型（如视觉识别模型）相结合，开发出能够处理多模态数据的预训练模型。这将极大地扩展模型的应用范围，特别是在图像描述生成、视频字幕生成等任务中。
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跨语言模型：随着全球化的发展，多语言模型的需求日益增加。可以基于CPM开发一个能够支持多个语言的统一模型，这将有助于实现跨语言的自然语言处理任务，如跨语言对话生成、跨语言机器翻译等。
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解释性和可解释性：随着模型规模的扩大和复杂性的增加，模型的解释性和可解释性变得尤为重要。未来的研究可以探索新的方法和技术，以提高模型的透明度和可解释性，使得模型的决策过程更加清晰，有助于提升用户的信任度和接受度。
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实际应用探索：CPM不仅在学术研究中有重要应用，而且在实际应用中也有广泛前景。例如，可以将CPM应用于智能客服、智能写作助手、情感分析等领域，为用户提供更加智能和个性化的服务。此外，还可以探索将CPM应用于医疗健康、金融分析等专业领域，以解决具体行业的问题。
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跨学科合作：未来的研究可以加强与计算机科学、心理学、社会学等跨学科的合作，通过多学科的视角来更好地理解自然语言处理问题，从而开发出更加智能和人性化的模型。
结论
CPM作为大规模生成型预训练中文语言模型，不仅为中文NLP任务提供了强大的支持，也为未来的NLP技术发展提供了重要基础。通过持续的研究和探索，相信CPM将在更多领域发挥重要作用，并推动自然语言处理技术的发展。
以上为CPM技术的未来展望，进一步的研究和应用将有助于提升模型的性能和适用范围，为自然语言处理技术的发展提供新的动力。
【附录】
伪代码实现：CPM模型
CPM模型是清华大学和BAAI发布的一种大型预训练语言模型。以下是CPM模型的主要结构和关键代码实现的伪代码：
1. 模型架构
CPM是一个基于Transformer的自回归语言模型。模型包含多个层，每个层有多个注意力头。
class CPMTransformer(nn.Module):
def __init__(