GPT-3文本生成模型介绍（文档更新中）

GPT-3模型是一个通用的预训练生成模型，使用Transformer的Decoder-only结构，可以用于解决下游各种类型的生成任务，特别是zero-shot生成能力。模型利用大量无监督数据，通过自回归任务进行预训练。可以用于解决文本生成相关的任务包含：文本摘要、问题生成、data-to-text等。

模型描述

GPT-3模型使用Transformer的 Decoder结构，并对Transformer Decoder进行了一些改动，原本的Decoder包含了两个 Multi-Head Attention 结构，GPT-3只保留了 Mask Multi-Head Attention，利用常规的语言建模优化，从左到右的自回归预训练。本模型是基于GPT-3的代码结合大量中文无监督数据和下游任务数据预训练得到，我们训练了多种不同参数的模型，此处展示的是GPT-3 Base模型。GPT-3模型介绍，详见：Language Models are Few-Shot Learners

本项目我们复现了一系列不同规模的中文GPT3模型，包括base/large/1.3B/2.7B/13B/30B/175B等，本模型是其中base的版本。全部版本如下表所示：

Model	Layers	Heads	d_model	LR	Batch
base	12	12	768	6.0e-4	0.5M
large	24	16	1024	3.0e-4	0.5M
1.3B	24	32	2048	2.0e-4	2M
2.7B	32	32	2560	1.6e-4	2M
13B	40	40	5120	1.0e-4	6M
30B	48	56	7168	1.0e-4	6M
175B(work in process)	96	96	12288	1.2e-4	6M

期望模型使用方式以及适用范围

本模型主要用于多种场景输入的生成和续写。比如用户可以自行尝试输入各种内容，然后让模型去回答、续写或者根据指令回复

如何使用

在安装完成MaaS-lib之后即可使用GPT-3的text-generation的能力

代码范例

from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
text_generation_zh = pipeline(Tasks.text_generation, model='damo/nlp_gpt3_text-generation_chinese-base')
result_zh = text_generation_zh("随着计算机视觉的飞速发展,人脸识别技术已从简单场景发展到复杂场景,也即姿态、光照、表情、噪声、遮挡、化妆、年龄、种族、性别等差异化所呈现的复杂场景。尽管已有的人脸识别系统在特定约束环境下的识别成功率较高,")
print(result_zh['text'])

模型局限性以及可能的偏差

模型在数据集上训练，有可能产生一些偏差，请用户自行评测后决定如何使用。

训练数据介绍

本模型采用无监督数据和有监督下游数据相结合的方式对GPT-3进行预训练，其中无监督数据包含公开可下载的语料，有监督数据包含摘要、诗词、作文等数据集

模型训练流程

预处理

训练数据只需包含src_txt字段，推荐使用MsDataset包装后使用ModelScope的Trainer进行训练。

import tempfile
from datasets import Dataset
from modelscope.msdatasets import MsDataset

# 模拟训练数据集
src_dataset_dict = {
    'src_txt': [
        '测试文本1', '测试文本2', '测试文本3'
    ]
}
src_dataset = MsDataset(Dataset.from_dict(src_dataset_dict))
max_epochs = 3
tmp_dir = tempfile.TemporaryDirectory().name

训练

下面是基于GPT-3中文base模型在诗词生成数据集上二次开发训练

# 基于modelscope中文gpt3底座二次开发得到诗词生成模型代码

from modelscope.msdatasets import MsDataset
from modelscope.trainers import build_trainer
from modelscope.msdatasets import MsDataset
from modelscope.utils.hub import read_config
from modelscope.metainfo import Metrics, Trainers
from datasets import Dataset
from modelscope.msdatasets import MsDataset

dataset_dict = MsDataset.load('chinese-poetry-collection')
train_dataset = dataset_dict['train'].remap_columns({'text1': 'src_txt'})
eval_dataset = dataset_dict['test'].remap_columns({'text1': 'src_txt'})
print (eval_dataset)
max_epochs = 10
tmp_dir = "./gpt3_poetry"

num_warmup_steps = 100
def noam_lambda(current_step: int):
    current_step += 1
    return min(current_step ** (-0.5), current_step * num_warmup_steps ** (-1.5))

def cfg_modify_fn(cfg):
    cfg.train.lr_scheduler = {
        "type": "LambdaLR",
        "lr_lambda": noam_lambda,
        "options": {"by_epoch": False}
    }
    cfg.train.optimizer = {
        "type": "AdamW",
        "lr": 3e-4
    }
    cfg.train.dataloader = {"batch_size_per_gpu": 16, "workers_per_gpu": 1}
    return cfg

kwargs = dict(
    model='damo/nlp_gpt3_text-generation_chinese-base',
    train_dataset=train_dataset,
    eval_datase=eval_dataset,
    max_epochs=max_epochs,
    work_dir=tmp_dir,
    cfg_modify_fn=cfg_modify_fn)

# 构造 trainer 并进行训练
trainer = build_trainer(
    name=Trainers.nlp_base_trainer, default_args=kwargs)
trainer.train()

训练tips

训练lr设置可参考上述表格里面不同模型的设置
对于训练数据较长的场景，可适当增加训练epoch