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过去的内容：
Bert 在 OCNLI 训练微调
Bert 在 OCNLI 训练微调 2

arxiv：RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach

pytorch官方实现：https://pytorch.org/hub/pytorch_fairseq_roberta/

hugging face hfl chinese-roberta-wwm-ext：https://huggingface.co/hfl/chinese-roberta-wwm-ext/tree/main

1 项目搭建

1.1 环境安装

安装transformers

pip install transformers

pip install pandas
pip install wandb

1.2 项目源码

https://github.com/Whiffe/Bert-OCNLI/tree/main

1.3 模型下载

https://huggingface.co/collections/hfl/chinese-bert-roberta-macbert-lert-series-6639a0b906b25a7ea6dcfa8e

https://huggingface.co/junnyu/structbert-large-zh

1.4 目录结构

2 改进部分

相对于Bert 在 OCNLI 训练微调 2，我做了代码的更多改进。

改进如下：

1，可以实现更多模型的切换

2，固定随机种子，保证输出的数据一致

3，增加了另一个数据集进行联合训练

4，模型测试时选择最好的一个模型而非最后一个

2.1 可以实现更多模型的切换

通过 --pretrain_model_name 来传递你的模型

2.2 固定随机种子，保证输出的数据一致

2.3 增加了另一个数据集进行联合训练

中文自然语言推理数据集（A large-scale Chinese Nature language inference and Semantic similarity calculation Dataset）：https://github.com/pluto-junzeng/CNSD?tab=readme-ov-file

2.4 模型测试时选择最好的一个模型而非最后一个

3 实验结果

参数设置：dropout=0.3、batch_size=32、max_length=128、lr=5e-5、epochs=5、train.50k.json

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roberta模型：71.57%
Chinese-SNLI 550k到训练集中，共550+50=600k的数据
准确率：70.23%
Chinese-SNLI 550k按照5%的概率取样到训练集集中。共27.5+50=77.5k的数据
准确率：72.1%
Chinese-SNLI 550k按照10%的概率取样到训练集集中。共55+50=105k的数据
准确率：71.37%

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MacBERT模型：73.23%
Chinese-SNLI 550k按照10%的概率取样到训练集集中。共55+50=105k的数据
准确率：71.6%

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structbert-large-zh模型：76.83%

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chinese-roberta-wwm-ext-large模型：