可直訓ChatGPT類模型！華師大、NUS開源HugNLP框架：一鍵刷榜，全面統一NLP訓練

近日，華師大HugAILab團隊研發了HugNLP框架，這是一個面向研究者和開發者的全面統一的NLP訓練框架，可支持包括文本分類、文本匹配、問答、信息抽取、文本生成、小樣本學習等多種NLP任務模型建構與訓練。

#開源位址：https://github.com/HugAILab/HugNLP

論文：https://arxiv.org/abs/2302.14286

值得注意的是，HugNLP也整合了大量最新的Prompt技術，例如Prompt-Tuning、In-Context Learning、Instruction-tuning，未來也將引進Chain-of-thought

HugAILab團隊也研發了一系列的應用，例如CLUE&GLUE刷榜工具，可支援ChatGPT類模型訓練部署產品HugChat，以及統一資訊抽取產品HugIE等。

HugNLP是一個分層式框架，遵循「高內聚低耦合」的開發模式，其核心包括模型層（Models）、處理器層（Processors）、評估器層（Evaluators）和應用層（Applications）四部分。

框架圖如下：

• #模型層：包含模型部分，主要依照任務類型進行分割；
• 處理器層：對資料進行載入、快取、分詞等處理，並轉換為模型輸入的Tensor；
• 評估器層：依據不同類型的任務（分類或產生），指定不同的評估流程和評估指標；
• ##應用層：對應的應用程式執行腳本。理論上來說，選定一個模型、一個資料處理器、一個評估器，即可對應一個應用。

HugNLP完全基於HuggingFace開發，具有易擴展、易於部署能力，同時整合了MLFlow訓練追蹤器，方便使用者及時追蹤實驗進度，並進行實驗分析。

HugNLP框架之所以稱為全面，是因為其整合了大量的NLP任務模型，目前已經實現的包括：

• 預訓練：Masked LM、Causal LM、知識增強預訓練；
• #Instruction-Tuning：支援自迴歸生成式、區間抽取式、NLI等統一範式訓練；
• 文字分類/配對：傳統Fine-tuning、Prompt-tuning、In-Context Learning；
• 序列標註： 支援NER等序列標註任務;
• 元學習： 基於序列的元學習（SentenceProto）、基於區間的元學習（SpanProto）、基於token的元學習（TokenProto，NNShot）；
• #問答：支援抽出式問答、多項選擇式問答、開放生成式問答；
• 文字產生：支援文字摘要、機器翻譯（正在開發中);
• 程式碼智慧：目前整合了程式碼複製偵測（Clone）、程式碼缺陷偵測（Defact）等Code任務；

快速部署HugNLP框架，只需執行程式碼三行指令即可：

git clone https://github.com/HugAILab/HugNLP.gitcd HugNLPpython3 setup.py install

#下面介紹HugNLP的幾個核心能力：

• Benchmark一鍵刷榜；
• 預訓練與知識注入；
• Fine-tuning & Prompt-tuning；
• Instruction-tuning；
• In-Context Learning；
• 半監督Self-training;
• Code程式碼智慧；

一、Benchmark一鍵刷榜

HugNLP最早開發了一些常見的排行榜的刷榜工具，如GLUE、CLUE等。用戶只需要配置對應的資料集名稱，即可實現一鍵刷榜。

为了验证框架的有效性，在22年9月提交了CLUE榜单的刷榜结果，选择一系列中文小模型（RoBERTa、MacBERT、P-BERT等）并结合了logits集成方法，至今依然维持在第15名位置，曾一度超越了部分企业。

例如如果训练CLUE榜单的AFQMC数据集，可编辑文件

applications/benchmark/clue/clue_finetune_dev.sh

修改参数：

--user_defined="data_name=afqmc"

执行下列命令即可：

bash applications/benchmark/clue/clue_finetune_dev.sh

同样的方法还可以训练一些常用的NLP任务，例如阅读理解、实体识别、以及GLUE英文数据集等。

HugNLP还集成了一系列模型用于刷榜，例如BERT、RoBERTa、DeBERTa、MacBERT、Erlangshen等。

二、预训练与知识注入

传统的一些预训练模型（例如BERT、GPT2等）是在通用语料上训练的，而对领域事实知识可能不敏感，因此需要显式的在预训练阶段注入事实知识。

HugNLP实现了多个知识增强预训练技术，其中包括DKPLM和KP-PLM。可分解的知识注入方法DKPLM和将结构化知识转化为自然语言形式的注入方法KP-PLM是两种不同的注入方式。由于这些知识注入方法采用的是可插拔式的设计，因此无需改变模型结构，这使得在下游任务上进行微调非常容易。

执行下面命令即可进行Masked Language Modeling和Causal Language Modeling的预训练：

bash applications/pretraining/run_pretrain_mlm.shbash applications/pretraining/run_pretrain_casual_lm.sh

三、 Fine-tuning & Prompt-Tuning

Pre-training和Fine-tuning模式通常被遵循，以基于预训练语言模型的NLP。HugNLP也包含Fine-tuning技术。

3.1 参数有效性学习

HugNLP集成了包括Prefix-tuning、Adapter、BitFit、LoRA等参数有效性训练方法，可以加速模型的训练，降低显存占用量。

在训练脚本中，只需要添加一行参数，即可开启参数有效性训练：

--use_freezing

对于参数有效性方法，HugNLP实现了若干类别的分类模型，如下所示：

CLASSIFICATION_MODEL_CLASSES = { "head_prefix_cls": { "bert": BertPrefixForSequenceClassification, "roberta": RobertaPrefixForSequenceClassification, }, "head_ptuning_cls": { "bert": BertPtuningForSequenceClassification, "roberta": RobertaPtuningForSequenceClassification, }, "head_adapter_cls": { "bert": BertAdapterForSequenceClassification, "roberta": RobertaAdapterForSequenceClassification, }, "masked_prompt_cls": { "bert": PromptBertForSequenceClassification, "roberta": PromptRobertaForSequenceClassification, },  "masked_prompt_prefix_cls": { "bert": PromptBertPrefixForSequenceClassification, "roberta": PromptRobertaPrefixForSequenceClassification, }, "masked_prompt_ptuning_cls": { "bert": PromptBertPtuningForSequenceClassification, "roberta": PromptRobertaPtuningForSequenceClassification, }, "masked_prompt_adapter_cls": { "bert": PromptBertAdapterForSequenceClassification, "roberta": PromptRobertaAdapterForSequenceClassification, }, }

只需要指定下面参数即可，例如选择adapter进行分类：

--task_type=head_adapter_cls

3.2 对抗训练：引入对Embedding的扰动，提高模型的鲁棒性

HugNLP框架集成了若干种对抗训练的方法，其中最简单的对抗方法为FGM算法：

• 首先计算输入样本（通常为word embedding）的损失函数以及在处的梯度：；
• 计算在输入样本的扰动量：，其中为超参数，默认取1.0；
• 得到对抗样本：；
• 根据得到的对抗样本，再次喂入模型中，计算损失，并累积梯度；
• 恢复原始的word embedding，接着下一个batch。

在训练时，只需要添加一行参数，即可默认调用FGM算法：

--do_adv

3.3 Prompt-tuning：通过模板来复用预训练目标

传统的Fine-tuning在低资源场景下容易出现过拟合问题，因此复用预训练的目标可以拉近Pre-training和Fine-tuning之间的语义差异。

HugNLP集成了PET、P-tuning、Prefix-tuning等Prompt-Tuning算法，并无缝嵌入在NLP分类任务的模型里。

在训练时，只需要指定下面两个参数，即可以开启Prompt-tuning模式，例如选择p-tuning算法：

--task_type=masked_prompt_ptuning_cls--use_prompt_for_cls

四、Instruction-tuning

在构建通用人工智能之前，必须将不同类型的自然语言处理任务进行范式统一，尤其是在大模型时代。HugNLP为此定义了三种统一范式的思想：

• 万物皆可生成：将所有NLP任务建模为单向自回归生成，例如GPT-3、ChatGPT等；
• 万物皆可抽取：将所有NLP任务建模为抽取式机器阅读理解；
• 万物皆可推断：将所有NLP任务建模为自然语言推断；

基于三种不同的范式统一，HugNLP推出两个核心产品，分别是：

• HugChat：基于生成式Instruction的中小型ChatGPT类模型；
• HugIE：基于抽取式Instruction的统一信息抽取框架；

4.1 HugChat：基于Causal Language Modeling的生成式对话模型

最近ChatGPT火爆全球，为了让研究者可以训练自己的ChatGPT，HugNLP框架集成了基于生成式Instruction的训练产品——HugChat，其支持各种类型的单向生成式模型的训练，例如GPT-2、GPT-Neo、OPT、GLM、LLaMA等。

在8张V100 32G的条件下，可训练OPT-13B大模型。HugAILab团队公布了大约200万条英文和300万条中文的对话数据，以用于模型训练。例如训练GPT-2（XL），可直接执行脚本：

bash ./application/instruction_prompting/HugChat/supervised_finetuning/run_causal_instruction_gpt2_xl.sh

使用基于HugNLP训练的GPT-2（1.3B）模型可以轻松地完成对话任务。只需要执行如下命令即可玩转HugChat：

python3 applications/instruction_prompting/HugChat/hugchat.py

例如可以写套磁信邮件：

再例如搜索谷歌地球的相关信息：

也可以实现编写简单的代码（1.3B的模型具备此能力已经很惊叹了！）：

HugNLP目前正在开发其他类型的Decoder-only大模型，相关信息和开源内容如下表所示：

HugChat后期将推出垂直领域的大模型解决方案，同时将与OpenAI API进行融合，推出大模型服务框架。

4.2 HugIE：基于Global Pointer的统一信息抽取框架

信息抽取（Information Extraction）旨在从非结构化的文本中抽取出结构化信息，是构建知识库的重要步骤之一。通常信息抽取包括两个核心步骤，分别是命名实体识别（Named Entity Recognition）和关系抽取（Relation Extraction）。

我们基于HugNLP研发一款HugIE产品，旨在实现统一信息处理。其主要核心包括如下几个部分：

• 将实体识别和关系抽取，统一为新的范式——基于抽取式阅读理解的方法。HugIE采用Global Pointer模型实现信息抽取；
• 定义Instruction Prompt，指导模型生成需要抽取的内容；
• 采用多任务训练的方法训练；

HugIE目前已经开源了模型：https://huggingface.co/wjn1996/wjn1996-hugnlp-hugie-large-zh 可以基于HugNLP框架使用HugIE抽取模型，如下图所示：

五、In-Context Learning

In-Context Learning（ICL） 首次由GPT-3提出，其旨在挑选少量的标注样本作为提示（Prompt），从而在形式上促使大模型生成目标答案。ICL的优势在于无需对参数进行更新，即可实现惊艳的效果。

HugNLP框架集成了ICL，主要涉及到样本的挑选和预测结果的校准两个部分：

• 样本挑选：默认为从训练集中随机挑选样本，后期将会开发一系列样本挑选的算法，例如聚类、K近邻、余弦相似度等；
• 预测校准：由于所挑选标注样本与待预测样本存在分布差异，需要对预测的概率分布进行校准，这里采用Calibrate Before Use方法，如下图，可以对预测分布进行校准，提高预测效果。
  

目前ICL已经集成在HugNLP里，只需要指定下面参数即可：

--user_defined="data_name=xxx num_incontext_example=4 l=1 use_calibrate=True"--use_prompt_for_cls

六、半监督Self-training

半监督旨在同时结合标注数据和无标签数据来训练NLP任务。Self-training是一种简单但有效的迭代式训练方法，其通过Teacher模型先获取伪标签，对伪标签进行去噪后，再训练Student模型。Self-training方法传统上存在着较多噪声，可能会削弱训练结果。

为了提高性能，HugNLP引入成熟的Uncertainty-aware Self-training技术。框架图如下所示：

其采用了来自贝叶斯推断中的MC Dropout技术，即对Teacher模型执行 次推理，每次推理开启Dropout开关，从而得到若干与Teacher模型满足独立同分布的模型预测。

基于这些预测结果，可以通过信息熵的变化量得到Teacher模型对无标签数据的不确定性量化指标（即BALD算法），核心公式如下：

进行多次DC Dropout的代码实现如下（详见hugnlp_trainer.py）：

y_T = list()for i in tqdm(range(T)): y_pred = [] for step, inputs in enumerate(unlabeled_dataloader): _, logits, __ = self.prediction_step(model, inputs, prediction_loss_only, ignore_keys=ignore_keys) y_pred.extend(logits.detach().cpu().numpy().tolist()) predict_proba = torch.softmax(torch.Tensor(y_pred).to(logits.device), -1) y_T.append(predict_proba.detach().cpu().numpy().tolist()) y_T = np.array(y_T)#compute mean y_mean = np.mean(y_T, axis=0)BALD算法实现如下：def get_BALD_acquisition(y_T):expected_entropy = - np.mean(np.sum(y_T * np.log(y_T + 1e-10), axis=-1), axis=0)expected_p = np.mean(y_T, axis=0)entropy_expected_p = - np.sum(expected_p * np.log(expected_p + 1e-10), axis=-1)return (entropy_expected_p - expected_entropy)

HugNLP使用半监督模式，只需要做两件事：

（1）执行脚本时添加参数：

--use_semi

（2）在指定的数据集目录下，存放unlabeled data文件。

七、其他更丰富的应用

HugNLP has developed numerous applications as listed below, and there are many more exciting applications currently under development.。HugNLP欢迎有志之士加入HugAILab参与开源开发工作。

以上是可直訓ChatGPT類模型！華師大、NUS開源HugNLP框架：一鍵刷榜，全面統一NLP訓練的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！