rugpt3large_based_on_gpt2

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俄语Transformer模型SberDevices团队的训练与评估

SberDevices团队开发的俄语Transformer模型,基于PyTorch进行训练,使用80B个标记在1024序列长度下进行3轮训练,接着进行2048长度的微调。整个过程耗时14天,最终在测试集上的困惑度为13.6,为俄语处理提供了新的可能性。

rugpt3large_based_on_gpt2Huggingface预训练模型Github开源项目SberDevices模型Transformer语言模型

项目简介:rugpt3large_based_on_gpt2

背景介绍

rugpt3large_based_on_gpt2项目是一个针对俄罗斯语的预训练Transformer语言模型,这个模型受到大家熟知的GPT-2启发,由SberDevices团队开发。主要目标是利用Transformer架构,为俄语提供强大的语言处理能力。

模型设计与训练

这个模型的结构和训练过程详细记录在他们的预印本文章中,题为《针对俄语的预训练Transformer语言模型家族》。模型最初训练的序列长度为1024,基于80B个词元进行了3个周期的训练,采用的是流行的transformers库。之后,模型又进行了1个周期的微调,序列长度加长至2048。

整个训练过程非常耗时,花费了大约14天的时间在128个GPU上训练1024长度的上下文,随后利用16个GPU又进行了2048长度的上下文训练,耗时几天。

训练效果

模型在测试集上的最终交叉测试困惑度达到了13.6。这一结果显示,该模型在理解和处理俄语文本方面具备了较高的能力。

项目作者

这个项目由NLP核心团队研发,特别是在其Telegram频道上可以了解更多的信息。主要参与者包括:

  • Dmitry Zmitrovich等多位研究人员

项目引用

如果希望在研究或其他项目中引用该模型的相关工作,可以使用以下引用格式:

@misc{zmitrovich2023family,
      title={A Family of Pretrained Transformer Language Models for Russian}, 
      author={Dmitry Zmitrovich 和其他合作者},
      year={2023},
      eprint={2309.10931},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

总结

rugpt3large_based_on_gpt2项目不仅展示了如何将强大的Transformer模型应用于非英语语言的可能性,还为俄语的自然语言处理及其应用提供了强大支持。未来,该模型有望在俄语的自动化处理、文本理解和生成方面发挥更大作用。

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