# UMT5
**注：执行下游任务是需要先进行预训练, 训练代码参考train_model.py。**
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<img align="center" src=docs/T5_task.png>
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## 论文

- [论文地址] [UniMax: Fairer and more Effective Language Sampling for Large-Scale Multilingual Pretraining](https://arxiv.org/abs/2304.09151)

## 模型结构
umT5：T5 的多语言版本，具备 T5 模型大部分的多功能性，在多语言通用爬虫语料库 mC4 上预训练，覆盖 101 种语言；Encoder-Decoder架构，编码层和解码层都是12层，一共有220M个参数，大概是bert-base 的两倍。

### MT5 模型结构
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<img align="center" src=docs/T5_structure.png>
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## 算法原理

总的来说，mT5 跟 T5 一脉相承的，整体基本一样，但在模型结构方面，mT5 用的是 T5.1.1方案，在此对它做个基本的介绍。
它主要的改动来自论文[GLU Variants Improve Transformer](https://arxiv.org/abs/2002.05202)，主要是借用了[Language Modeling with Gated Convolutional Networks](https://arxiv.org/abs/1612.08083) 的**GLU**(Gated Linear Unit)来增强 FFN 部分的效果。具体来说，原来 T5 的 FFN 为（T5 没有 Bias）：

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<img align="center" src=docs/equation1.png>
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改为：

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<img align="center" src=docs/euqation2.png>
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### T5 Transformer

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<img align="center" src=docs/t5transformer.png>
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## 环境配置
### Docker（方法一）
```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/2.1.0-ubuntu22.04-dtk23.10.1-py310

docker run -it -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro --shm-size=64G --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name umt5 <your imageID> bash

cd /path/your_code_data/umt5

pip install -r requirements.txt -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
```
### Dockerfile（方法二）
```
cd /path/your_code_data/umt5/docker

docker build --no-cache -t umt5:latest .

docker run --shm-size=64G --name fingpt -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -it umt5 bash
```
### Anaconda（方法三）

```
DTK驱动：dtk23.10
python：python3.10
torch:2.1
peft: >=0.8.0
transformers: >=4.28.1
protobuf: >=3.20
```
`Tips：以上dtk驱动、python、torch等DCU相关工具版本需要严格一一对应`

关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.hpccube.com/tool/)开发者社区下载安装。
```
conda create -n umt5 python=3.10

cd /path/your_code_data/umt5

pip install -r requirements.txt -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
```

## 数据集

我们选择大规模中文短文本摘要语料库 LCSTS 作为数据集，该语料基于新浪微博短新闻构建，规模超过 200 万。

### 数据处理代码

```
class LCSTS(Dataset):
    def __init__(self, data_file):
        self.data = self.load_data(data_file)
    
    def load_data(self, data_file):
        Data = {}
        with open(data_file, 'rt', encoding='utf-8') as f:
            for idx, line in enumerate(f):
                if idx >= max_dataset_size:
                    break
                items = line.strip().split('!=!')
                assert len(items) == 2
                Data[idx] = {
                    'title': items[0],
                    'content': items[1]
                }
        return Data
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx]

def collate_fn(batch_samples):
    batch_inputs, batch_targets = [], []
    for sample in batch_samples:
        batch_inputs.append(sample['content'])
        batch_targets.append(sample['title'])
    batch_data = tokenizer(
        batch_inputs, 
        padding=True, 
        max_length=max_input_length,
        truncation=True, 
        return_tensors="pt"
    )
    with tokenizer.as_target_tokenizer():
        labels = tokenizer(
            batch_targets, 
            padding=True, 
            max_length=max_target_length,
            truncation=True, 
            return_tensors="pt"
        )["input_ids"]
        batch_data['decoder_input_ids'] = model.module.prepare_decoder_input_ids_from_labels(labels)
        end_token_index = torch.where(labels == tokenizer.eos_token_id)[1]
        for idx, end_idx in enumerate(end_token_index):
            labels[idx][end_idx+1:] = -100
        batch_data['labels'] = labels
    return batch_data


  train_data = LCSTS('/public/home/wanglch/project/umt5/data/lcsts_tsv/data1.tsv')
  valid_data = LCSTS('/public/home/wanglch/project/umt5/data/lcsts_tsv/data2.tsv')
```
**数据处理以包含在model_train.py和model_test.py中不用单独运行数据处理代码。**

项目中已提供用于试验训练的迷你数据集，训练数据目录结构如下，用于正常训练的完整数据集请按此目录结构进行制备：
```
 ── dataset
    │   ├── lcsts_tsv
    │             ├── data1.tsv
    │             ├── data2.tsv
    │             └── data3.tsv
    │——————————
```
## 训练
### 单机多卡
```
python multi_dcu_train.py
```



## 测试
### 单机多卡
```
python multi_dcu_test.py
```

## 摘要任务
要进行摘要任务需先进行模型训练，从hf-mirror或者huggingface下载umt5-base模型后，使用**multi_dcu_train.py**进行训练，保存训练权重后，加载权重进行摘要处理。同理，若要处理阅读理解，语言翻译任务时也需要做类似操作。
```
python umt5_summary.py
```
## result
### 中文文本摘要任务
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<img align="center" src=docs/result.png>
</div>

### 精度
测试数据：[LCSTS](data\lcsts_tsv)，使用的加速卡:V100S/K100。

根据测试结果情况填写表格：
| device | Rougue 1 | Rougue 2 |  Rougue L |
| :------: | :------: | :------: | :------: |
| V100s |  26.12 | 14.81 | 23.62 | 
| K100 | 26.94 | 15.38 | 24.24 | 


## 应用场景
### 算法类别
`文本摘要`

### 热点应用行业
**金融**, **教育**, **政府**, **科研**, **制造**, **能源**, **广媒**。


## 预训练权重
- [hf-mirror预训练模型下载地址](https://hf-mirror.com/google/umt5-base/tree/main)
- [hf-mirror umt5预训练模型下载地址](https://hf-mirror.com/collections/google/mt5-release-65005f1a520f8d7b4d039509)

## 源码仓库问题反馈
- http://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/fingpt.git

## 参考资料
- [google-research/multilingual-t5](https://github.com/google-research/multilingual-t5)
- [UniMax: Fairer and more Effective Language Sampling for Large-Scale Multilingual Pretraining](https://arxiv.org/abs/2304.09151)
