KoELECTRA

ELECTRA는 Replaced Token Detection, 즉 generator에서 나온 token을 보고 discriminator에서 "real" token인지 "fake" token인지 판별하는 방법으로 학습을 합니다. 이 방법은 모든 input token에 대해 학습할 수 있다는 장점을 가지며, BERT 등과 비교했을 때 더 좋은 성능을 보였습니다.

KoELECTRA는 14GB의 한국어 text (96M sentences, 2.6B tokens)로 학습하였고, 이를 통해 나온 KoELECTRA-Base와 KoELECTRA-Small 두 가지 모델을 배포하게 되었습니다.

또한 KoELECTRA는 Wordpiece 사용, 모델 s3 업로드 등을 통해 OS 상관없이 Transformers 라이브러리만 설치하면 곧바로 사용할 수 있습니다.

About KoELECTRA

		Layers	Embedding Size	Hidden Size	# heads	Size
`KoELECTRA-Base`	Discriminator	12	768	768	12	423M
	Generator	12	768	256	4	134M
`KoELECTRA-Small`	Discriminator	12	128	256	4	53M
	Generator	12	128	256	4	53M

Vocabulary

이번 프로젝트의 가장 큰 목적은 Transformers 라이브러리만 있으면 모델을 곧바로 사용 가능하게 만드는 것이었고, 이에 Sentencepiece, Mecab을 사용하지 않고 원 논문과 코드에서 사용한 Wordpiece를 사용하였습니다.

Vocab의 사이즈는 32200개로 [unused] 토큰 200개를 추가하였습니다.
Cased (do_lower_case=False)로 처리하였습니다.

자세한 내용은 [Wordpiece Vocabulary] 참고

Pretraining Details

Data의 경우 전처리가 완료된 14G의 Corpus(2.6B tokens)를 사용하였습니다. (전처리 관련 내용은 [Preprocessing] 참고)

Model Batch Size Train Steps Learning Rate Max Seq Len Generator Size

KoELECTRA-Base 256 700K 2e-4 512 0.33

KoELECTRA-Small 512 300K 5e-4 512 1.0
KoELECTRA-Small 모델의 경우 원 논문에서의 ELECTRA-Small++와 동일한 옵션을 사용하였습니다.
- 이는 공식 ELECTRA에서 배포한 Small 모델과 설정이 동일합니다.
- 또한 KoELECTRA-Base와는 달리, Generator와 Discriminator의 모델 사이즈(=generator_hidden_size)가 동일합니다.
Batch size와 Train steps을 제외하고는 원 논문의 Hyperparameter와 동일하게 가져갔습니다.
- 다른 hyperparameter를 변경하여 돌려봤지만 원 논문과 동일하게 가져간 것이 성능이 가장 좋았습니다.
TPU v3-8을 이용하여 학습하였고, Base 모델은 약 7일, Small 모델은 약 3일이 소요되었습니다.
- GCP에서의 TPU 사용법은 [Using TPU for Pretraining]에 정리하였습니다.

Model	Batch Size	Train Steps	Learning Rate	Max Seq Len	Generator Size
`KoELECTRA-Base`	256	700K	2e-4	512	0.33
`KoELECTRA-Small`	512	300K	5e-4	512	1.0

KoELECTRA on 🤗 Transformers 🤗

Transformers v2.8.0부터 ElectraModel을 공식 지원합니다.
Huggingface S3에 모델이 이미 업로드되어 있어서, 모델을 직접 다운로드할 필요 없이 곧바로 사용할 수 있습니다.
ElectraModel은 pooled_output을 리턴하지 않는 것을 제외하고 BertModel과 유사합니다.
ELECTRA는 finetuning시에 discriminator를 사용합니다.

from transformers import ElectraModel, ElectraTokenizer

# KoELECTRA-Base
model = ElectraModel.from_pretrained("monologg/koelectra-base-discriminator")
tokenizer = ElectraTokenizer.from_pretrained("monologg/koelectra-base-discriminator")

# KoELECTRA-Small
model = ElectraModel.from_pretrained("monologg/koelectra-small-discriminator")
tokenizer = ElectraTokenizer.from_pretrained("monologg/koelectra-small-discriminator")

>>> from transformers import ElectraTokenizer
>>> tokenizer = ElectraTokenizer.from_pretrained("monologg/koelectra-base-discriminator")
>>> tokenizer.tokenize("[CLS] 한국어 ELECTRA를 공유합니다. [SEP]")
['[CLS]', '한국어', 'E', '##L', '##EC', '##T', '##RA', '##를', '공유', '##합니다', '.', '[SEP]']
>>> tokenizer.convert_tokens_to_ids(['[CLS]', '한국어', 'E', '##L', '##EC', '##T', '##RA', '##를', '공유', '##합니다', '.', '[SEP]'])
[2, 18429, 41, 6240, 15229, 6204, 20894, 5689, 12622, 10690, 18, 3]

Result on Subtask

config의 세팅을 그대로 하여 돌린 결과이며, hyperparameter tuning을 추가적으로 할 시 더 좋은 성능이 나올 수 있습니다.

코드 및 자세한 내용은 [Finetuning] 참고

Base Model

	Size	NSMC (acc)	Naver NER (F1)	PAWS (acc)	KorNLI (acc)	KorQuaD (Dev) (EM/F1)
KoBERT	351M	89.63	86.11	80.65	78.96	52.81 / 80.27
XLM-Roberta	1.03G	89.49	86.26	82.3	79.84	64.70 / 88.94
HanBERT	614M	90.16	87.31	82.1	80.87	78.74 / 92.02
KoELECTRA-Base	423M	90.21	86.87	81.55	80.41	61.10 / 89.59

KoELECTRA-Base의 경우 KoBERT보다 좋은 성능을 보이며, HanBERT와 일부 Task에서 유사한 성능을 보입니다.

Small Model

	Size	NSMC (acc)	Naver NER (F1)	PAWS (acc)	KorNLI (acc)	KorQuaD (Dev) (EM/F1)
DistilKoBERT	108M	88.41	84.13	62.35	70.55	54.12 / 77.80
KoELECTRA-Small	53M	88.76	84.11	74.15	75.94	58.13 / 86.82

KoELECTRA-Small의 경우 전반적으로 DistilKoBERT보다 좋은 성능을 보입니다.

Acknowledgement

KoELECTRA은 Tensorflow Research Cloud (TFRC) 프로그램의 Cloud TPU 지원으로 제작되었습니다.

210010/KoELECTRA