【Github】GPT2-Chinese：中文的GPT2训练代码

推荐一个Github项目：Morizeyao/GPT2-Chinese

Chinese version of GPT2 training code, using BERT tokenizer.

作者是AINLP交流群里的杜则尧同学，提供了一份中文的GPT2训练代码，使用BERT的Tokenizer。可以写诗，新闻，小说，或是训练通用语言模型。支持字为单位或是分词模式。支持大语料训练。推荐Star，项目链接，点击阅读原文可以直达：

https://github.com/Morizeyao/GPT2-Chinese

以下来在该项目主页描述。

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GPT2-Chinese

Description

• Chinese version of GPT2 training code, using BERT tokenizer. It is based on the extremely awesome repository from HuggingFace team Pytorch-Transformers. Can write poems, news, novels, or train general language models. Support char level and word level. Support large training corpus.

• 中文的GPT2训练代码，使用BERT的Tokenizer。可以写诗，新闻，小说，或是训练通用语言模型。支持字为单位或是分词模式。支持大语料训练。

项目状态

• 目前项目主要架构已经稳定。如发现任何bug或是有功能意见与改进欢迎提交Issue，PR或是联系作者。

使用方法

• 在项目根目录建立data文件夹。将训练语料以train.json为名放入data目录中。train.json里是一个json列表，列表的每个元素都分别是一篇要训练的文章。

• 运行train.py文件，勾选 --raw ，会自动预处理数据。

• 预处理完成之后，直接运行train.py文件，即可开始训练。

文件结构

• generate.py 与 train.py 分别是生成与训练的脚本。

• train_single.py 是 train.py的延伸，可以用于一个很大的单独元素列表（如训练一本书）。

• eval.py 用于评估生成模型的ppl分值。

• generate_texts.py 是 generate.py 的延伸，可以以一个列表的起始关键词分别生成若干个句子并输出到文件中。

• train.json 是训练样本的格式范例，可供参考。

• cache 文件夹内包含若干BERT词表，make_vocab.py 是一个协助在一个train.json语料文件上建立词表的脚本。vocab.txt 是原始BERT词表， vocab_all.txt 额外添加了古文词， vocab_small.txt 是小词表， no_word_piece的是没有word piece的词表。

• tokenizations 文件夹内是可以选用的三种tokenizer，包括默认的Bert Tokenizer，分词版Bert Tokenizer以及没有word piece的Bert Tokenizer。

注意

• 本项目使用Bert的tokenizer处理中文字符。

• 如果使用分词版的tokenizer，不需要自己事先分词，tokenizer会帮你分。

• 如果使用分词版的tokenizer，最好先使用cache文件夹内的make_vocab.py文件建立针对你的语料的词表。

• 模型需自行运算。各位如果完成了预训练的话欢迎进行交流。

• 如果你的内存非常大或者语料较小的话，可以改掉train.py内build files内的对应代码，不做拆分直接预处理语料。

语料

• 可以从这里与这里下载。

• 斗破苍穹语料可以从这里下载。

FP16与Gradient Accumulation支持

• 我在train.py文件中加入了fp16与gradient accumulation支持，如果你安装了apex并且知道fp16是什么的话，可以修改变量fp16=True来启用。但是目前fp16不收敛，原因不明。

联系作者

• QQ：330501241

• Mail：[e-mail]

Citing

@misc{GPT2-Chinese,
  author = {Zeyao Du},
  title = {GPT2-Chinese: Tools for training GPT2 model in Chinese language},
  year = {2019},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/Morizeyao/GPT2-Chinese}},
}

生成样例可以在Github页面查看，点击阅读原文直达。