論文の概要: PanGu-$\alpha$: Large-scale Autoregressive Pretrained Chinese Language Models with Auto-parallel Computation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12369v1
• Date: Mon, 26 Apr 2021 06:59:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 14:43:43.287162
• Title: PanGu-$\alpha$: Large-scale Autoregressive Pretrained Chinese Language Models with Auto-parallel Computation
• Title（参考訳）: pangu-$\alpha$:自動並列計算による大規模自己回帰型中国語モデル
• Authors: Wei Zeng, Xiaozhe Ren, Teng Su, Hui Wang, Yi Liao, Zhiwei Wang, Xin Jiang, ZhenZhang Yang, Kaisheng Wang, Xiaoda Zhang, Chen Li, Ziyan Gong, Yifan Yao, Xinjing Huang, Jun Wang, Jianfeng Yu, Qi Guo, Yue Yu, Yan Zhang, Jin Wang, Hengtao Tao, Dasen Yan, Zexuan Yi, Fang Peng, Fangqing Jiang, Han Zhang, Lingfeng Deng, Yehong Zhang, Zhe Lin, Chao Zhang, Shaojie Zhang, Mingyue Guo, Shanzhi Gu, Gaojun Fan, Yaowei Wang, Xuefeng Jin, Qun Liu, Yonghong Tian
• Abstract要約: PanGu-$alpha$という,最大200億パラメータの大規模オートレグレッシブ言語モデルをトレーニングするプラクティスを紹介します。 PanGu-$alpha$はMindSporeの下で開発され、2048 Ascend 910 AIプロセッサのクラスタでトレーニングされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.31465205357637
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large-scale Pretrained Language Models (PLMs) have become the new paradigm for Natural Language Processing (NLP). PLMs with hundreds of billions parameters such as GPT-3 have demonstrated strong performances on natural language understanding and generation with \textit{few-shot in-context} learning. In this work, we present our practice on training large-scale autoregressive language models named PanGu-$\alpha$, with up to 200 billion parameters. PanGu-$\alpha$ is developed under the MindSpore and trained on a cluster of 2048 Ascend 910 AI processors. The training parallelism strategy is implemented based on MindSpore Auto-parallel, which composes five parallelism dimensions to scale the training task to 2048 processors efficiently, including data parallelism, op-level model parallelism, pipeline model parallelism, optimizer model parallelism and rematerialization. To enhance the generalization ability of PanGu-$\alpha$, we collect 1.1TB high-quality Chinese data from a wide range of domains to pretrain the model. We empirically test the generation ability of PanGu-$\alpha$ in various scenarios including text summarization, question answering, dialogue generation, etc. Moreover, we investigate the effect of model scales on the few-shot performances across a broad range of Chinese NLP tasks. The experimental results demonstrate the superior capabilities of PanGu-$\alpha$ in performing various tasks under few-shot or zero-shot settings.
• Abstract（参考訳）: 大規模事前学習言語モデル(PLM)が自然言語処理(NLP)の新しいパラダイムとなった。 GPT-3 のような数十億のパラメータを持つ PLM は、自然言語の理解と生成に \textit{few-shot in-context} 学習で強い性能を示した。 本研究では,PanGu-$\alpha$と呼ばれる大規模自己回帰型言語モデルのトレーニングを,最大200億のパラメータで実施する。 PanGu-$\alpha$はMindSporeの下で開発され、2048 Ascend 910 AIプロセッサのクラスタでトレーニングされている。 MindSpore Auto-parallelは、トレーニングタスクを2048プロセッサに効率的にスケールするための5つの並列性次元で構成され、データ並列性、オペレベルモデル並列性、パイプラインモデル並列性、オプティマイザモデル並列性、リマテリアル化である。 pangu-$\alpha$の一般化能力を高めるために、幅広いドメインから1.1tbの高品質中国データを収集し、モデルを事前学習する。 テキスト要約,質問応答,対話生成など,さまざまなシナリオにおいて,PanGu-$\alpha$の生成能力を実証的に検証する。 さらに,中国のNLPタスクにおいて,モデルスケールが複数ショットのパフォーマンスに与える影響について検討した。 実験結果から,pangu-$\alpha$ が少数またはゼロショット設定で様々なタスクを実行する場合,優れた性能を示した。

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