升级paddlenlp.transformers内的模型结构并且增加基础单测.md

升级paddlenlp.transformers内的模型结构并且增加基础单测 设计文档

API名称	新增API名称
提交作者	ZwhElliott
提交时间	2023-02-21
版本号	V1.0
依赖飞桨版本	develop版本
文件名	20230221_paddlenlp_transformers_configuration.md

一、概述

1、相关背景

【PaddlePaddle Hackathon 4】模型套件开源贡献任务合集 · Issue #50631 · PaddlePaddle/Paddle (github.com)

2、功能目标

• 升级MegatronBERT,artist,dallebart模型的PaddleNLP模型结构，每个模型的主要工作为：
  • 为模型结构增加configuration.py, 对齐huggingface/transformers的config，并且适配在模型代码中适配config
  • 为模型增加单测, 并且做到单测通过

3、意义

使得Paddle能够直接使用该模型应用到各项自然语言处理子任务。

二、飞桨现状

目前模型代码处虽然已有参数，但是未将参数统一集成至一个文件，在修改难度和可读性上仍有缺陷。

三、业内方案调研

haggleface中，将模型参数集成至configuration.py中的cofig对象中，模型只需要继承并微调相应参数即可。

四、对比分析

当前现有方法虽然可以使用，但是当需要修改参数时，需要在代码中找到相应位置，十分困难。同时对于初次阅读代码的人会造成困难，难以找到对应的模型参数。

五、设计思路与实现方案

命名与参数设计

• 将原model.py中定义的参数移植到configuration.py文件中，保留注释。如：

  num_hidden_layers等

• 同时参照现有文件中的命名方式定义新参数。如：

  • 模型下载文件map命名为：[模型名称]_PRETRAINED_RESOURCE_FILES_MAP

  • 模型各版本参数命名为: MegatronBert_PRETRAINED_INIT_CONFIGURATION

六、测试和验收的考量

根据model文件中的各项任务中需要的输入以及预期的输出，设计test_model文件。

七、可行性分析和排期规划

于2023年3月7日前，完成三个模型的参数移植，将现有参数移植至configuration.py文件中。

于2023年4月1日前，编写测试文件，检测模型,完成验收。

总体可以在活动时间内完成。

八、影响面

模型仍然为一定程度的封装形式，对其他模块无影响