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9f187e6
1 Parent(s): b503152

INIT: Add deberta xlarge model

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Files changed (6) hide show
  1. README.md +53 -0
  2. config.json +32 -0
  3. pytorch_model.bin +3 -0
  4. special_tokens_map.json +1 -0
  5. tokenizer_config.json +15 -0
  6. vocab.txt +12800 -0
README.md CHANGED
@@ -1,3 +1,56 @@
1
  ---
 
 
 
2
  license: apache-2.0
 
 
 
 
 
 
 
 
3
  ---
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
  ---
2
+ language:
3
+ - zh
4
+
5
  license: apache-2.0
6
+
7
+ tags:
8
+ - bert
9
+
10
+ inference: true
11
+
12
+ widget:
13
+ - text: "生活的真谛是[MASK]。"
14
  ---
15
+ # Erlangshen-Deberta-XLarge-710M-Chinese,one model of [Fengshenbang-LM](https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM)
16
+
17
+ The 710 million parameter deberta-V2 base model, using 180G Chinese data, 24 A100(40G) training for 21 days,which is a encoder-only transformer structure. Consumed totally 700M samples. Still training...
18
+
19
+ ## Task Description
20
+
21
+ Erlangshen-Deberta-XLarge-710M-Chinese is pre-trained by bert like mask task from Deberta [paper](https://readpaper.com/paper/3033187248)
22
+
23
+ ## Usage
24
+
25
+ ```python
26
+ from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer, FillMaskPipeline
27
+ import torch
28
+
29
+ tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained('IDEA-CCNL/Erlangshen-Deberta-XLarge-710M-Chinese', use_fast=false)
30
+ model=AutoModelForMaskedLM.from_pretrained('IDEA-CCNL/Erlangshen-Deberta-XLarge-710M-Chinese')
31
+ text = '生活的真谛是[MASK]。'
32
+ fillmask_pipe = FillMaskPipeline(model, tokenizer, device=-1)
33
+ print(fillmask_pipe(text, top_k=10))
34
+ ```
35
+
36
+ ## Finetune
37
+
38
+ We present the dev results on some tasks.
39
+
40
+ | Model | AFQMC|TNEWS1.1|IFLYTEK|OCNLI | CMNLI |
41
+ | ---------------------------------- | ----- | ------ | ------ | ------ | ------ |
42
+ | RoBERTa-Large | 0.7488|0.5879|0.6152|0.777 | 0.814 |
43
+ | **Erlangshen-Deberta-XLarge-710M-Chinese** | 0.7549|0.5873|0.6177|0.8012|0.8389|
44
+
45
+ ## Citation
46
+
47
+ If you find the resource is useful, please cite the following website in your paper.
48
+
49
+ ```html
50
+ @misc{Fengshenbang-LM,
51
+ title={Fengshenbang-LM},
52
+ author={IDEA-CCNL},
53
+ year={2022},
54
+ howpublished={\url{https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM}},
55
+ }
56
+ ```
config.json ADDED
@@ -0,0 +1,32 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "model_type": "deberta-v2",
3
+ "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
4
+ "attention_head_size": 64,
5
+ "hidden_act": "gelu",
6
+ "hidden_dropout_prob": 0.1,
7
+ "hidden_size": 1536,
8
+ "initializer_range": 0.02,
9
+ "intermediate_size": 6144,
10
+ "max_position_embeddings": 512,
11
+ "relative_attention": true,
12
+ "position_buckets": 256,
13
+ "norm_rel_ebd": "layer_norm",
14
+ "share_att_key": true,
15
+ "pos_att_type": [
16
+ "p2c",
17
+ "c2p"
18
+ ],
19
+ "conv_kernel_size": 3,
20
+ "pooler_dropout": 0,
21
+ "pooler_hidden_act": "gelu",
22
+ "pooler_hidden_size": 1536,
23
+ "conv_act": "gelu",
24
+ "layer_norm_eps": 1e-7,
25
+ "max_relative_positions": -1,
26
+ "position_biased_input": false,
27
+ "num_attention_heads": 24,
28
+ "num_hidden_layers": 24,
29
+ "type_vocab_size": 0,
30
+ "num_labels": 119,
31
+ "vocab_size": 12800
32
+ }
pytorch_model.bin ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:5799b4e0cbdb04e83761a30a0567ffd78eed04256eeea84d11ed8118d53ac0c2
3
+ size 1419794979
special_tokens_map.json ADDED
@@ -0,0 +1 @@
 
 
1
+ {"unk_token": "[UNK]", "sep_token": "[SEP]", "pad_token": "[PAD]", "cls_token": "[CLS]", "mask_token": "[MASK]"}
tokenizer_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,15 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "do_lower_case": true,
3
+ "do_basic_tokenize": true,
4
+ "never_split": null,
5
+ "unk_token": "[UNK]",
6
+ "sep_token": "[SEP]",
7
+ "pad_token": "[PAD]",
8
+ "cls_token": "[CLS]",
9
+ "mask_token": "[MASK]",
10
+ "tokenize_chinese_chars": true,
11
+ "strip_accents": null,
12
+ "special_tokens_map_file": null,
13
+ "name_or_path": "/cognitive_comp/gaoxinyu/pretrained_model/bert-1.3B",
14
+ "tokenizer_class": "BertTokenizer"
15
+ }
vocab.txt ADDED
@@ -0,0 +1,12800 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9782
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9784
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9794
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9795
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9796
+ Hou
9797
+ How
9798
+ Hua
9799
+ Hub
9800
+ Hum
9801
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9802
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9803
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9867
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9897
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9899
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9900
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9901
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9902
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9903
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9904
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9905
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9906
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9907
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9908
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9909
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9912
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9913
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9916
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9917
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9918
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9919
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9920
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9921
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9922
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9923
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9924
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11033
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11038
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11039
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11042
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11061
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11062
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11063
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11064
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11065
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11066
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11067
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11068
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11071
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11072
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11073
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11074
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11075
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11076
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11079
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11132
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11136
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11147
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11148
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11149
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11150
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11151
+ EAST
11152
+ EASY
11153
+ EBIT
11154
+ ECMO
11155
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11156
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11157
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11158
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11159
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11160
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11161
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11162
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11163
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11164
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11165
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11166
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11167
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11168
+ EPON
11169
+ EPSO
11170
+ EPUB
11171
+ ERCP
11172
+ ERRO
11173
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11174
+ ESPN
11175
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11176
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11177
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11178
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11179
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11180
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11181
+ Ever
11182
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11183
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11184
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11185
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11186
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11189
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11215
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