Pretrained模型介紹

一、Pretrained Transformer

Transformer是一個重要的預訓練模型，由Google公司於2017年推出。它在機器翻譯任務中取得了突破性的成果。Pretrained Transformer是指在Transformer模型上加入預訓練的過程，進一步提升模型的性能。

接下來以GPT-2為例，簡單介紹Pretrained Transformer的工作原理。GPT-2是基於Transformer的語言模型，它有1.5億個參數。在預訓練過程中，使用大量的無監督數據（如維基百科、新聞語料庫等）對模型進行訓練。訓練過程中，模型通過自監督學習的方式生成下一個詞，同時預測下一個詞的概率。在預測過程中，模型會利用前面已經生成的上下文信息來預測下一個詞，這一過程稱為自回歸。

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2Model

# 載入預訓練模型和分詞器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2Model.from_pretrained('gpt2')

# 輸入文本進行tokenize
text = "Hello, my name is John."
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')

# 獲取模型輸出
outputs = model(**inputs)
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

二、Generative Pretrained模型

Generative Pretrained模型是指在大規模無監督數據集上，對模型進行預訓練，進一步提升其語言生成、對話等任務的能力。目前，常用的Generative Pretrained模型包括GPT系列、XLNet、ERNIE等。

以GPT-2為例，介紹Generative Pretrained模型的工作原理。GPT-2在預訓練過程中，使用海量數據對模型進行訓練，其中包括單詞、短語、句子和文章等各種級別的數據。通過預訓練得到的模型，可以進行文本生成、對話等任務，甚至可以作為語言模型，生成類似於人類語言的文本。

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

# 載入預訓練模型和分詞器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

# 輸入文本進行tokenize
text = "Hello, my name is John. I like to"
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')

# 獲取模型生成結果
outputs = model.generate(input_ids=inputs.input_ids, max_length=50)
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

三、Pretrained Model

Pretrained Model是指在某個任務上經過預訓練的模型，可以作為各種自然語言處理任務的基礎模型。例如，可以在Pretrained Model上進行微調，完成諸如分類、命名實體識別等任務。目前，許多大型公司如Google、百度、騰訊、阿里巴巴等都推出了自己的Pretrained Model。

下面以百度的ERNIE為例，介紹Pretrained Model的工作原理。ERNIE是基於Transformer的預訓練語言模型，它可以用於文本相似度、問答、命名實體識別等多個自然語言處理任務。在預訓練過程中，ERNIE使用了大量的中文、英文、數字等文本數據，訓練出了豐富的語言模型。

import paddlehub as hub

# 載入預訓練模型
module = hub.Module(name="ernie")

# 示例輸入
text_a = "英國旅遊"
text_b = "我想去英國旅遊"

# 獲取預測結果
result = module.similarity(text_a, text_b)
print(result)

四、Pretrained讀音

Pretrained的讀音為[‘pri:’treind]，其中第一個音節為長母音，第二個音節為爆音，重音在第一個音節上。

五、Pretrained model意思

Pretrained model的意思是「預訓練模型」，也稱為「預訓練神經網路模型」。Pretrained Model具有強大的語言理解能力，可以用於各種自然語言處理任務。

六、Pretrained bert參數量

BERT是一種新型的預訓練模型，它基於Transformer，並且在大規模數據上進行預訓練。BERT參數量巨大，達到了340M。這使得它可以高效地實現各種自然語言處理任務，例如文本分類、命名實體識別等。

from transformers import BertModel

# 載入預訓練模型
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 查看模型參數數量
params = sum([p.numel() for p in model.parameters()])
print(params)