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  1. .gitattributes +1 -0
  2. README.md +49 -0
  3. config.json +24 -0
  4. pytorch_model.bin +3 -0
  5. special_tokens_map.json +1 -0
  6. tokenizer_config.json +14 -0
  7. vocab.txt +12800 -0
.gitattributes CHANGED
@@ -25,3 +25,4 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
25
  *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
26
  *.zstandard filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
27
  *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 
 
25
  *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
26
  *.zstandard filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
27
  *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
28
+ pytorch_model.bin filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
README.md CHANGED
@@ -1,3 +1,52 @@
1
  ---
 
 
2
  license: apache-2.0
 
 
 
 
 
 
 
3
  ---
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
  ---
2
+ language:
3
+ - zh
4
  license: apache-2.0
5
+
6
+ inference: true
7
+
8
+ widget:
9
+ - text: "生活的真谛是[MASK]。"
10
+
11
+
12
  ---
13
+ # Erlangshen-Deberta-97M-Chinese,one model of [Fengshenbang-LM](https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM).
14
+ The 97 million parameter deberta-V2 base model, using 180G Chinese data, 24 A100(40G) training for 7 days,which is a standard transformer structure. Consumed totally 1B samples.
15
+
16
+
17
+ ## Task Description
18
+
19
+ Erlangshen-Deberta-97M-Chinese is pre-trained by bert like mask task from Deberta [paper](https://readpaper.com/paper/3033187248)
20
+
21
+
22
+ ## Usage
23
+ ```python
24
+ from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer, FillMaskPipeline
25
+ import torch
26
+
27
+ tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained('IDEA-CCNL/Erlangshen-Deberta-97M-Chinese', use_fast=false)
28
+ model=AutoModelForMaskedLM.from_pretrained('IDEA-CCNL/Erlangshen-Deberta-97M-Chinese')
29
+ text = '生活的真谛是[MASK]。'
30
+ fillmask_pipe = FillMaskPipeline(model, tokenizer, device=7)
31
+ print(fillmask_pipe(text, top_k=10))
32
+ ```
33
+
34
+ ## Finetune
35
+
36
+ We present the dev results on some tasks.
37
+
38
+ | Model | OCNLI | CMNLI |
39
+ | ---------------------------------- | ----- | ------ |
40
+ | RoBERTa-base | 0.743 | 0.7973 |
41
+ | **Erlangshen-Deberta-97M-Chinese** | 0.752 | 0.807 |
42
+
43
+ ## Citation
44
+ If you find the resource is useful, please cite the following website in your paper.
45
+ ```
46
+ @misc{Fengshenbang-LM,
47
+ title={Fengshenbang-LM},
48
+ author={IDEA-CCNL},
49
+ year={2022},
50
+ howpublished={\url{https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM}},
51
+ }
52
+ ```
config.json ADDED
@@ -0,0 +1,24 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "model_type": "deberta-v2",
3
+ "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
4
+ "hidden_act": "gelu",
5
+ "hidden_dropout_prob": 0.1,
6
+ "hidden_size": 768,
7
+ "initializer_range": 0.02,
8
+ "intermediate_size": 3072,
9
+ "max_position_embeddings": 512,
10
+ "relative_attention": true,
11
+ "position_buckets": 256,
12
+ "norm_rel_ebd": "layer_norm",
13
+ "share_att_key": true,
14
+ "pos_att_type": "c2p|p2c",
15
+ "conv_kernel_size": 3,
16
+ "conv_act": "gelu",
17
+ "layer_norm_eps": 1e-7,
18
+ "max_relative_positions": -1,
19
+ "position_biased_input": false,
20
+ "num_attention_heads": 12,
21
+ "num_hidden_layers": 12,
22
+ "type_vocab_size": 0,
23
+ "vocab_size": 12800
24
+ }
pytorch_model.bin ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:5296bbddac5ceba17fa7f5619a6c12fd749c5e2a98929dfb30dfce88c1151ea5
3
+ size 195347171
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 +1,14 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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
+ "tokenizer_class": "BertTokenizer"
14
+ }
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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