# PaddleNLP transformer类预训练模型

随着深度学习的发展，NLP领域涌现了一大批高质量的transformer类预训练模型，多次刷新各种NLP任务SOTA。PaddleNLP为用户提供了常用的BERT、ERNIE等预训练模型，让用户能够方便快捷的使用各种transformer类模型，完成自己所需的任务。


## Transformer 类模型汇总

下表汇总了目前PaddleNLP支持的各类预训练模型。用户可以使用PaddleNLP提供的模型，完成问答、序列分类、token分类等任务。同时我们提供了22种预训练的参数权重供用户使用，其中包含了11种中文语言模型的预训练权重。

| Model | Tokenizer| Supported Task| Pretrained Weight|
|---|---|---|---|
| [BERT](https://arxiv.org/abs/1810.04805) | BertTokenizer|BertModel<br> BertForQuestionAnswering<br> BertForSequenceClassification<br>BertForTokenClassification| `bert-base-uncased`<br> `bert-large-uncased` <br>`bert-base-multilingual-uncased` <br>`bert-base-cased`<br> `bert-base-chinese`<br> `bert-base-multilingual-cased`<br> `bert-large-cased`<br> `bert-wwm-chinese`<br> `bert-wwm-ext-chinese` |
|[ERNIE](https://arxiv.org/abs/1904.09223)|ErnieTokenizer<br>ErnieTinyTokenizer|ErnieModel<br> ErnieForQuestionAnswering<br> ErnieForSequenceClassification<br> ErnieForTokenClassification<br> ErnieForGeneration| `ernie-1.0`<br> `ernie-tiny`<br> `ernie-2.0-en`<br> `ernie-2.0-large-en`<br>`ernie-gen-base-en`<br>`ernie-gen-large-en`<br>`ernie-gen-large-en-430g`|
|[RoBERTa](https://arxiv.org/abs/1907.11692)|RobertaTokenizer| RobertaModel<br>RobertaForQuestionAnswering<br>RobertaForSequenceClassification<br>RobertaForTokenClassification| `roberta-wwm-ext`<br> `roberta-wwm-ext-large`<br> `rbt3`<br> `rbtl3`|
|[ELECTRA](https://arxiv.org/abs/2003.10555) |ElectraTokenizer| ElectraModel<br>ElectraForSequenceClassification<br>ElectraForTokenClassification<br>|`electra-small`<br> `electra-base`<br> `electra-large`<br> `chinese-electra-small`<br> `chinese-electra-base`<br>|
|[Transformer](https://arxiv.org/abs/1706.03762) |- | TransformerModel | - |

注：其中中文的预训练模型有 `bert-base-chinese, bert-wwm-chinese, bert-wwm-ext-chinese, ernie-1.0, ernie-tiny, roberta-wwm-ext, roberta-wwm-ext-large, rbt3, rbtl3, chinese-electra-base, chinese-electra-small`。生成模型`ernie-gen-base-en, ernie-gen-large-en, ernie-gen-large-en-430g`仅支持`ErnieForGeneration`任务。

## 预训练模型使用方法

PaddleNLP在提丰富预训练模型的同时，也降低了用户的使用难度。只需轻松十几行代码，用户即可完成加载模型，fine-tune下游任务。

```python
import paddle
from paddlenlp.datasets import ChnSentiCorp
from paddlenlp.transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizer

train_dataset, dev_dataset, test_dataset = ChnSentiCorp.get_datasets(
    ['train', 'dev', 'test'])

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(
    "bert-wwm-chinese", num_classes=len(train_dataset.get_labels()))

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-wwm-chinese")

# please define your dataloader from dataset and tokenizer

optimizer = paddle.optimizer.AdamW(learning_rate=0.001,
                                   parameters=model.parameters())
criterion = paddle.nn.loss.CrossEntropyLoss()

for batch in train_data_loader:
    input_ids, segment_ids, labels = batch
    logits = model(input_ids, segment_ids)
    loss = criterion(logits, labels)
    probs = paddle.nn.functional.softmax(logits, axis=1)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    optimizer.clear_gradients()
```

上面的代码给出使用预训练模型的简要示例，更完整详细的示例代码，可以参考[使用预训练模型Fine-tune完成中文文本分类任务](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/examples/text_classification/pretrained_models)。

1. 加载数据集：PaddleNLP内置了多种数据集，用户可以一键导入所需的数据集。
2. 加载预训练模型：PaddleNLP的预训练模型可以很容易地通过`from_pretrained`方法加载。第一个参数是汇总表中对应的 `Pretrained Weight`，可加载对应的预训练权重。`BertForSequenceClassification`初始化`__init__`所需的其他参数，如`num_classes`等，也是通过`from_pretrained`传入。`Tokenizer`使用同样的`from_pretrained`方法加载。
3. 使用tokenier将dataset处理成模型的输入。此部分可以参考前述的详细示例代码。
4. 定义训练所需的优化器，loss函数等，就可以开始进行模型fine-tune任务。

更多详细使用方法，请参考[examples](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleNLP/examples)。