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CPM
Overview
CPM モデルは、Zhengyan Zhang、Xu Han、Hao Zhou、Pei Ke、Yuxian Gu によって CPM: A Large-scale Generative Chinese Pre-trained Language Model で提案されました。葉徳明、秦裕佳、 Yusheng Su、Haozhe Ji、Jian Guan、Fanchao Qi、Xiaozi Wang、Yanan Zheng、Guoyang Zeng、Huanqi Cao、Shengqi Chen、 Daixuan Li、Zhenbo Sun、Zhiyuan Liu、Minlie Huang、Wentao Han、Jie Tang、Juanzi Li、Xiaoyan Zhu、Maosong Sun。
論文の要約は次のとおりです。
事前トレーニングされた言語モデル (PLM) は、さまざまな下流の NLP タスクに有益であることが証明されています。最近ではGPT-3、 1,750億個のパラメータと570GBの学習データを備え、数回の撮影（1枚でも）の容量で大きな注目を集めました ゼロショット）学習。ただし、GPT-3 を適用して中国語の NLP タスクに対処することは依然として困難です。 GPT-3 の言語は主に英語であり、パラメーターは公開されていません。この技術レポートでは、 大規模な中国語トレーニング データに対する生成的事前トレーニングを備えた中国語事前トレーニング済み言語モデル (CPM)。最高に 私たちの知識の限りでは、26 億のパラメータと 100GB の中国語トレーニング データを備えた CPM は、事前トレーニングされた中国語としては最大のものです。 言語モデルは、会話、エッセイの作成、 クローゼテストと言語理解。広範な実験により、CPM が多くの環境で優れたパフォーマンスを達成できることが実証されています。 少数ショット (ゼロショットでも) 学習の設定での NLP タスク。
このモデルは canwenxu によって提供されました。オリジナルの実装が見つかります ここ: https://github.com/TsinghuaAI/CPM-Generate
CPM のアーキテクチャは、トークン化方法を除いて GPT-2 と同じです。詳細については、GPT-2 ドキュメント を参照してください。 API リファレンス情報。
CpmTokenizer
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CpmTokenizerFast
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