Distillation of KoBERT (SKTBrain KoBERT 경량화)

January 27th, 2020 - Update: 10GB의 Corpus를 가지고 새로 학습하였습니다. Subtask에서 성능이 소폭 상승했습니다.
May 14th, 2020 - Update: 기존 Transformers의 padding_idx 이슈를 해결하였습니다. 자세한 사항은 KoBERT-Transformers를 참고하시면 됩니다.

• 기존의 12 layer를 3 layer로 줄였으며, 기타 configuration은 kobert를 그대로 따랐습니다.
  • 원 논문은 6 layer를 채택하였습니다.
• Layer 초기화의 경우 기존 KoBERT의 1, 5, 9번째 layer 값을 그대로 사용하였습니다.
• Pretraining Corpus는 한국어 위키, 나무위키, 뉴스 등 약 10GB의 데이터를 사용했으며, 3 epoch 학습하였습니다.

• 기존의 KoBERT를 transformers 라이브러리에서 곧바로 사용할 수 있도록 맞췄습니다.
  • transformers v2.2.2부터 개인이 만든 모델을 transformers를 통해 직접 업로드/다운로드하여 사용할 수 있습니다
  • DistilKoBERT 역시 transformers 라이브러리에서 곧바로 다운 받아서 사용할 수 있습니다.

• torch>=1.1.0
• transformers>=2.9.1

>>> from transformers import BertModel, DistilBertModel
>>> bert_model = BertModel.from_pretrained('monologg/kobert')
>>> distilbert_model = DistilBertModel.from_pretrained('monologg/distilkobert')

• Tokenizer를 사용하려면, 루트 디렉토리의 tokenization_kobert.py 파일을 복사한 후, KoBertTokenizer를 임포트하면 됩니다.
  • KoBERT와 DistilKoBERT 모두 동일한 토크나이저를 사용합니다.
  • 기존 KoBERT의 경우 Special Token이 제대로 분리되지 않는 이슈가 있어서 해당 부분을 수정하여 반영하였습니다. (Issue link)

>>> from tokenization_kobert import KoBertTokenizer
>>> tokenizer = KoBertTokenizer.from_pretrained('monologg/kobert') # monologg/distilkobert도 동일
>>> tokenizer.tokenize("[CLS] 한국어 모델을 공유합니다. [SEP]")
['[CLS]', '▁한국', '어', '▁모델', '을', '▁공유', '합니다', '.', '[SEP]']
>>> tokenizer.convert_tokens_to_ids(['[CLS]', '▁한국', '어', '▁모델', '을', '▁공유', '합니다', '.', '[SEP]'])
[2, 4958, 6855, 2046, 7088, 1050, 7843, 54, 3]

• DistilBert는 기존의 Bert와 달리 token-type embedding을 사용하지 않습니다.

  • Transformers 라이브러리의 DistilBertModel을 사용할 때 기존 BertModel 과 달리 token_type_ids를 넣을 필요가 없습니다.

• 또한 DistilBert는 pooler를 사용하지 않습니다.

  • 고로 기존 BertModel의 경우 forward의 return 값으로 sequence_output, pooled_output, (hidden_states), (attentions)을 뽑아내지만, DistilBertModel의 경우 sequence_output, (hidden_states), (attentions)를 뽑아냅니다.
  • DistilBert에서 [CLS] 토큰을 뽑아내려면 sequence_output[0][:, 0]를 적용해야 합니다.

• NSMC (Naver Sentiment Movie Corpus) (Implementation of KoBERT-nsmc)
• Naver NER (NER task on Naver NLP Challenge 2018) (Implementation of KoBERT-NER)
• KorQuAD (The Korean Question Answering Dataset) (Implementation of KoBERT-KorQuAD)

이 코드를 연구용으로 사용하는 경우 아래와 같이 인용해주세요.

@misc{park2019distilkobert,
  author = {Park, Jangwon},
  title = {DistilKoBERT: Distillation of KoBERT},
  year = {2019},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/monologg/DistilKoBERT}}
}

• KoBERT
• Huggingface Transformers
• DistilBERT Github
• DistilBERT Paper
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