试试在transformers中调用ERNIE

作者：小小林熬夜学编程 | 2024-04-02 11:12:56

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ernieformaskedlm

ERNIE是什么

ERNIE发展路径

文心大模型ERNIE是百度发布的产业级知识增强大模型，涵盖了NLP大模型和跨模态大模型。在中文场景下，ERNIE有明显的优势，目前已经发布了一系列模型，包括ERNIE1.0, ERNIE2.0, ERNIE3.0, ERNIE-Gram, ERNIE-Doc等，并且一直在持续更新中。ERNIE官方的代码和模型是PaddlePaddle版本的，具体可以参见：PaddlePaddle/ERNIE 和 PaddlePaddle/PaddleNLP 这两个repo。

在transformers中调用ERNIE

但是目前学术界和工业界在NLP大模型方面一般都会基于 huggingface/transformers 来开展工作。所以就会产生很强烈的动机将ERNIE从PaddlePaddle版本转换到Pytorch版本，这里的转换包括模型的代码和模型的参数。经过漫长的code review，本人提交的ERNIE模型最终合入了transformers中，并在4.22.0版本中可以直接体验了！！

https://github.com/huggingface/transformers/releases/tag/v4.22.0

快速开始

首先将`transformers`升级到4.22.0版本及以上

pip install --upgrade transformers

仅需3行代码即可快速调用ERNIE模型(以ernie1.0为例)：


from transformers import BertTokenizer, ErnieModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("nghuyong/ernie-1.0-base-zh")
model = ErnieModel.from_pretrained("nghuyong/ernie-1.0-base-zh")

目前已经支持模型，包括ERNIE1.0，ERNIE2.0，ERNIE3.0，ERNIE-gram，ERNIE-health在内的10个模型：

https://huggingface.co/nghuyong

输出验证

为了快速检验我们模型转换的是否正确，我们可以将官方PaddlePaddle版本的结果与我们转换后Pytorch版本的结果做一个对比验证。均对`welcome to ernie pytorch project`进行编码，并打印最后的pooled层


import paddle
import transformers
 
# huggingface/transformers
tokenizer = transformers.BertTokenizer.from_pretrained('nghuyong/ernie-1.0-base-zh')
model = transformers.ErnieModel.from_pretrained('nghuyong/ernie-1.0-base-zh')
input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode(text="welcome to ernie pytorch project", add_special_tokens=True)])
model.eval()
with torch.no_grad():
    pooled_output = model(input_ids)[0]
print('huggingface result')
print('pool output:', pooled_output.numpy())
 
# paddlepaddle
tokenizer = paddlenlp.transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("ernie-1.0-base-zh")
model = paddlenlp.transformers.AutoModel.from_pretrained("ernie-1.0-base-zh")
inputs = tokenizer("welcome to ernie pytorch project")
inputs = {k: paddle.to_tensor([v]) for (k, v) in inputs.items()}
model.eval()
with paddle.no_grad():
    pooled_output = model(**inputs)
print('paddle result')
print('pool output:', pooled_output[0].numpy())

下面是计算的结果


huggingface result
pool output: [-1.         -1.          0.9981035  -0.9996652  -0.78173476 -1.          -0.9994901   0.97012603  0.85954666  0.9854131 ]
 
paddle result
pool output: [-0.99999976 -0.99999976  0.9981028  -0.9996651  -0.7815545  -0.99999976  -0.9994898   0.97014064  0.8594844   0.985419  ]

可以看到转后前后两者计算的结果保持一致（精确度为0.0001）

论文复现

我们知道ERNIE1.0的特点是融入了实体的信息。现在可以基于转换后的代码和模型，快速验证论文中的例子。


import transformers
 
tokenizer = transformers.BertTokenizer.from_pretrained('nghuyong/ernie-1.0-base-zh')
model = transformers.ErnieForMaskedLM.from_pretrained('nghuyong/ernie-1.0-base-zh')
input_ids = torch.tensor([tokenizer.encode(text="[MASK][MASK][MASK]是中国神魔小说的经典之作，与《三国演义》《水浒传》《红楼梦》并称为中国古典四大名著。",
                                            add_special_tokens=True)])
model.eval()
with torch.no_grad():
    predictions = model(input_ids)[0][0]
predicted_index = [torch.argmax(predictions[i]).item() for i in range(predictions.shape[0])]
predicted_token = [tokenizer._convert_id_to_token(predicted_index[i]) for i in
                    range(1, (predictions.shape[0] - 1))]
print('predict result:\t', predicted_token)

预测的结果为：

predict result:	 ['西', '游', '记', '是', '中', '国', '神', '魔', '小', '说', '的', '经', '典', '之', '作', '，', '与', '《', '三', '国', '演', '义', '》', '《', '水', '浒', '传', '》', '《', '红', '楼', '梦', '》', '并', '称', '为', '中', '国', '古', '典', '四', '大', '名', '著', '。']

进一步对比其他的中文预训练模型：


input:
[MASK] [MASK] [MASK] 是中国神魔小说的经典之作，与《三国演义》《水浒传》《红楼梦》并称为中国古典四大名著。
output:
{
    "bert-base-chinese": "《 神 》",
    "hfl/chinese-bert-wwm": "天 神 奇",
    "nghuyong/ernie-1.0-base-zh": "西 游 记"
}

可以看到ERNIE模型能准确预测出「西游记」，在实体理解场景下ERNIE确实具备显著的优势！

最后放一下模型转换和测试的代码，欢迎star :)

GitHub - nghuyong/ERNIE-Pytorch: ERNIE Pytorch Version

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