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。2019年3月，开源了国内首个开源预训练模型文心ERNIE 1.0，此后在语言与跨模态的理解和生成等领域取得一系列技术突破，并对外开源与开放了系列模型，助力大模型研究与产业化应用发展。文心大模型开发套件ERNIEKit，面向NLP工程师，提供全流程大模型开发与部署工具集，端到端、全方位发挥大模型效能。 提醒: ERNIE老版本代码已经迁移至repro分支，欢迎使用我们全新升级的基于动静结合的新版ERNIE套件进行开发。另外，也欢迎上EasyDL、BML体验更丰富的功能。 【了解更多】

开源Roadmap

• 2022.5.20:
  • 最新开源ERNIE 3.0系列预训练模型:
    • 110M参数通用模型ERNIE 3.0 Base
    • 280M参数重量级通用模型ERNIE 3.0 XBase
    • 24M轻量级通用模型ERNIE 3.0 Medium
  • 新增语音-语言跨模态模型ERNIE-SAT（链接待补充）
  • 新增ERNIE-Gen（中文）预训练模型，支持多类主流生成任务：主要包括摘要、问题生成、对话、问答
  • 动静结合的文心ERNIE开发套件：基于飞桨动态图功能，支持文心ERNIE模型动态图训练。您仅需要在模型训练开启前，修改一个参数配置，即可实现模型训练的动静切换。
  • 将文本预处理、预训练模型、网络搭建、模型评估、上线部署等NLP开发流程规范封装。
  • 支持NLP常用任务：文本分类、文本匹配、序列标注、信息抽取、文本生成、数据蒸馏等。
  • 提供数据清洗、数据增强、分词、格式转换、大小写转换等数据预处理工具。
• 2021.12.3:
  • 多语言预训练模型ERNIE-M 正式开源
• 2021.5.20:
  • ERNIE 最新开源四大预训练模型:
    • 多粒度语言知识模型ERNIE-Gram 正式开源
    • 超长文本双向建模预训练模型ERNIE-Doc 正式开源
    • 融合场景图知识的跨模态预训练模型教程ERNIE-ViL 正式开源
    • 语言与视觉一体的预训练模型ERNIE-UNIMO 正式开源
• 2020.9.24:
  • ERNIE-ViL 技术发布! (点击进入)
    • 面向视觉-语言知识增强的预训练框架，首次在视觉-语言预训练引入结构化的知识。
      • 利用场景图中的知识，构建了物体、属性和关系预测任务，精细刻画模态间细粒度语义对齐。
    • 五项视觉-语言下游任务取得最好效果，视觉常识推理榜单取得第一。
• 2020.5.20:
  • ERNIE-GEN 模型正式开源! (点击进入)
    • 最强文本生成预训练模型正式开源，相关工作已被 IJCAI-2020 收录。
      • 首次把 ERNIE 预训练技术能力扩展至文本生成领域，在多个典型任务上取得最佳。
      • 您现在即可下载论文报告的所有模型（包含 base/large/large-430G）。
    • 首次在预训练阶段加入span-by-span 生成任务，让模型每次能够生成一个语义完整的片段。
    • 提出填充式生成机制和噪声感知机制来缓解曝光偏差问题。
    • 精巧的 Mulit-Flow Attention 实现框架。
• 2020.4.30 发布ERNIESage， 一种新型图神经网络模型，采用ERNIE做为aggreagtor. 由PGL实现。
• 2020.3.27 在SemEval2020五项子任务上夺冠。
• 2019.12.26 GLUE榜第一名。
• 2019.11.6 发布ERNIE Tiny。
• 2019.7.7 发布ERNIE 2.0。
• 2019.3.16 发布ERNIE 1.0。

环境安装

1. 安装环境依赖：环境安装
2. 安装Ernie套件

git clone https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE.git

快速上手：使用文心ERNIE大模型进行训练

• 使用ERNIE3.0作为预训练模型，准备工作包括：
  • 下载模型
  • 准备数据
  • 配置训练json文件
  • 启动训练模型
  • 配置预测json文件
  • 启动预测
• 我们以文本分类任务为例，来快速上手ERNIE大模型的使用

下载模型

• 使用ERNIE3.0预训练模型进行文本分类任务
• ERNNIE3.0预训练模型的下载与配置

# ernie_3.0 模型下载
# 进入models_hub目录
cd ./applications/models_hub
# 运行下载脚本
sh download_ernie_3.0_base_ch.sh

准备数据

• 文心各个任务的data目录下自带一些示例数据，能够实现直接使用，方便快速熟悉文心的使用。
• 文本分类任务的数据

#进入文本分类任务文件夹
cd ./applications/tasks/text_classification/
#查看文本分类任务自带数据集
ls ./data

• 注：示例数据仅作为格式演示使用，在真正训练模型时请替换为真实数据。

配置训练json文件

• 其预置json文件在./examples/目录下，使用ERNIE3.0预训练模型进行训练的配置文件为的./examples/cls_ernie_fc_ch.json，在该json文件中对数据、模型、训练方式等逻辑进行了配置。

#查看 ERNIE3.0预训练模型 训练文本分类任务的配置文件
cat ./examples/cls_ernie_fc_ch.json

启动训练

• 将数据集存放妥当，并配置好cls_ernie_fc_ch.json，我们就可以运行模型训练的命令。
• 其中，单卡指令为python run_trainer.py，如下所示，使用基于ernie的中文文本分类模型在训练集上进行本地模型训练。

# ernie 中文文本分类模型
# 基于json实现预置网络训练。其调用了配置文件./examples/cls_ernie_fc_ch.json
python run_trainer.py --param_path ./examples/cls_ernie_fc_ch.json

• 多卡指令为:

fleetrun --gpus=x,y run_trainer.py./examples/cls_ernie_fc_ch.json

• 训练运行的日志会自动保存在**./log/test.log**文件中。
• 训练中以及结束后产生的模型文件会默认保存在./output/目录下，其中save_inference_model/文件夹会保存用于预测的模型文件，save_checkpoint/ 文件夹会保存用于热启动的模型文件。

配置预测json文件

• 其预置json文件在./examples/目录下，使用ERNIE2.0预训练模型训练的模型进行预测的配置文件为的./examples/cls_ernie_fc_ch_infer.json
• 主要修改./examples/cls_ernie_fc_ch_infer.json文件的预测模型的输入路径、预测文件的输入路径、预测结果的输出路径，对应修改配置如下：

{
"dataset_reader":{"train_reader":{"config":{"data_path":"./data/predict_data"}}},
"inference":{"inference_model_path":"./output/cls_ernie_fc_ch/save_inference_model/inference_step_251",
                        "output_path": "./output/predict_result.txt"}
}

启动预测

• 运行run_infer.py ，选择对应的参数配置文件即可。如下所示：

python run_infer.py --param_path ./examples/cls_enrie_fc_ch_infer.json

• 预测过程中的日志自动保存在./output/predict_result.txt文件中。

预训练模型介绍

• 参考预训练模型原理介绍:模型介绍
• 预训练模型下载：进入./applications/models_hub目录下,下载示例：

#进入预训练模型下载目录
cd ./applications/models_hub
#下载ERNIE3.0 base模型
sh downlaod_ernie3.0_base_ch.sh

• 更多开源模型，见Research

数据集下载

CLUE数据集

DuIE2.0数据集

MSRA_NER数据集

模型效果评估

评估数据集

• 分类和匹配采用CLUE数据集。

CLUE 评测结果:

配置	模型	CLUEWSC2020	IFLYTEK	TNEWS	AFQMC	CMNLI	CSL	OCNLI	平均值
24L1024H	RoBERTa-wwm-ext-large	90.79	62.02	59.33	76.00	83.88	83.67	78.81	76.36
20L1024H	ERNIE 3.0-XBase	91.12	62.22	60.34	76.95	84.98	84.27	82.07	77.42
12L768H	RoBERTa-wwm-ext-base	88.55	61.22	58.08	74.75	81.66	81.63	77.25	74.73
12L768H	ERNIE 3.0-Base	88.18	60.72	58.73	76.53	83.65	83.30	80.31	75.63
6L768H	RBT6, Chinese	75.00	59.68	56.62	73.15	79.26	80.04	73.15	70.99
6L768H	ERNIE 3.0-Medium	79.93	60.14	57.16	74.56	80.87	81.23	77.02	72.99

具体评测方式

1. 以上所有任务均基于 Grid Search 方式进行超参寻优。分类任务训练每间隔 100 steps 评估验证集效果，取验证集最优效果作为表格中的汇报指标。
2. 分类任务 Grid Search 超参范围: batch_size: 16, 32, 64; learning rates: 1e-5, 2e-5, 3e-5, 5e-5；因为 CLUEWSC2020 数据集较小，所以模型在该数据集上的效果对 batch_size 较敏感，所以对 CLUEWSC2020 评测时额外增加了 batch_size = 8 的超参搜索； 因为CLUEWSC2020 和 IFLYTEK 数据集对 dropout 概率值较为敏感，所以对 CLUEWSC2020 和 IFLYTEK 数据集评测时增加dropout_prob = 0.0 的超参搜索。

下游任务的固定超参配置

分类和匹配任务:

TASK	AFQMC	TNEWS	IFLYTEK	CMNLI	OCNLI	CLUEWSC2020	CSL
epoch	3	3	3	2	5	50	5
max_seq_length	128	128	128	128	128	128	256
warmup_proportion	0.1	0.1	0.1	0.1	0.1	0.1	0.1

ERNIE模型Grid Search 最优超参

Model	AFQMC	TNEWS	IFLYTEK	CMNLI	OCNLI	CLUEWSC2020	CSL
ERNIE 3.0-Medium	bsz_32_lr_2e-05	bsz_16_lr_3e-05	bsz_16_lr_5e-05	bsz_16_lr_1e-05/bsz_64_lr_2e-05	bsz_64_lr_2e-05	bsz_8_lr_2e-05	bsz_32_lr_1e-05
ERNIE 3.0-Base	bsz_16_lr_2e-05	bsz_64_lr_3e-05	bsz_16_lr_5e-05	bsz_16_lr_2e-05	bsz_16_lr_2e-05	bsz_8_lr_2e-05(drop_out _0.1)	bsz_16_lr_3e-05
ERNIE 3.0-XBase	bsz_16_lr_1e-05	bsz_16_lr_2e-05	bsz_16_lr_3e-05	bsz_16_lr_1e-05	bsz_32_lr_2e-05	bsz_8_lr_2e-05	bsz_64_lr_1e-05

应用场景

文本分类（文本分类）

文本匹配（文本匹配）

系列标注（序列标注）

信息抽取（信息抽取）

文本生成（文本生成）

数据蒸馏（数据蒸馏）

工具使用（工具使用）

文献引用

ERNIE 1.0

@article{sun2019ernie,
  title={Ernie: Enhanced representation through knowledge integration},
  author={Sun, Yu and Wang, Shuohuan and Li, Yukun and Feng, Shikun and Chen, Xuyi and Zhang, Han and Tian, Xin and Zhu, Danxiang and Tian, Hao and Wu, Hua},
  journal={arXiv preprint arXiv:1904.09223},
  year={2019}
}

ERNIE 2.0

@inproceedings{sun2020ernie,
  title={Ernie 2.0: A continual pre-training framework for language understanding},
  author={Sun, Yu and Wang, Shuohuan and Li, Yukun and Feng, Shikun and Tian, Hao and Wu, Hua and Wang, Haifeng},
  booktitle={Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence},
  volume={34},
  number={05},
  pages={8968--8975},
  year={2020}
}

ERNIE-GEN

@article{xiao2020ernie,
  title={Ernie-gen: An enhanced multi-flow pre-training and fine-tuning framework for natural language generation},
  author={Xiao, Dongling and Zhang, Han and Li, Yukun and Sun, Yu and Tian, Hao and Wu, Hua and Wang, Haifeng},
  journal={arXiv preprint arXiv:2001.11314},
  year={2020}
}

ERNIE-ViL

@article{yu2020ernie,
  title={Ernie-vil: Knowledge enhanced vision-language representations through scene graph},
  author={Yu, Fei and Tang, Jiji and Yin, Weichong and Sun, Yu and Tian, Hao and Wu, Hua and Wang, Haifeng},
  journal={arXiv preprint arXiv:2006.16934},
  year={2020}
}

ERNIE-Gram

@article{xiao2020ernie,
  title={ERNIE-Gram: Pre-Training with Explicitly N-Gram Masked Language Modeling for Natural Language Understanding},
  author={Xiao, Dongling and Li, Yu-Kun and Zhang, Han and Sun, Yu and Tian, Hao and Wu, Hua and Wang, Haifeng},
  journal={arXiv preprint arXiv:2010.12148},
  year={2020}
}

ERNIE-Doc

@article{ding2020ernie,
  title={ERNIE-Doc: A retrospective long-document modeling transformer},
  author={Ding, Siyu and Shang, Junyuan and Wang, Shuohuan and Sun, Yu and Tian, Hao and Wu, Hua and Wang, Haifeng},
  journal={arXiv preprint arXiv:2012.15688},
  year={2020}
}

ERNIE-UNIMO

@article{li2020unimo,
  title={Unimo: Towards unified-modal understanding and generation via cross-modal contrastive learning},
  author={Li, Wei and Gao, Can and Niu, Guocheng and Xiao, Xinyan and Liu, Hao and Liu, Jiachen and Wu, Hua and Wang, Haifeng},
  journal={arXiv preprint arXiv:2012.15409},
  year={2020}
}

ERNIE-M

@article{ouyang2020ernie,
  title={Ernie-m: Enhanced multilingual representation by aligning cross-lingual semantics with monolingual corpora},
  author={Ouyang, Xuan and Wang, Shuohuan and Pang, Chao and Sun, Yu and Tian, Hao and Wu, Hua and Wang, Haifeng},
  journal={arXiv preprint arXiv:2012.15674},
  year={2020}
}