基于MindSpore的GPT2文本摘要

一 模型背景知识

今天继续在mindspore平台上进行学习，主要内容为GPT2.0结构和微调进行学习，GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer架构的语言模型，通过在大量的文本数据上进行预训练，旨在学习语言的一般模式和特征，从而通过微调就可以用于生成文本、完成自然语言处理任务等。

上文介绍的GPT 1.0是最早的版本，是于2018年发布，其基于12层的Transformer 编码结构堆叠而成的架构，拥有1.5亿个参数。GPT 1.0在训练时使用了逐词预测（word-by-word）的方式，即在训练过程中对下一个词进行预测。但由于模型规模的限制，1.0的生成结果缺乏准确性和一致性，并且对于复杂的句子结构和语义理解的能力有所不足。
GPT 2.0是在2019年发布的更新版本，使用了更大的模型规模和更多的训练数据。GPT 2.0采用了24层的Transformer架构，规模比GPT 1.0大10倍或更多。GPT 2.0在预训练任务过程中也进行了改进，引入了掩码语言建模（masked language modeling）的方式，即通过预测部分输入文本中被掩盖的词语来训练模型。
知识点区分：
①条件任务：以往的语言模型，是依据输入决定输出，在2.0训练中，期望加入条件，进行训练，使得模型能够针对不同的条件做出对应的回答，诸如下文翻译任务和摘要生成任务通过<任务标识>来标注

②zero shot learn and zero shot learn transfer
Zero-shot learning（零样本学习）是指在没有任何已标注样本的情况下，通过学习和推理能够对新的未见过的类别进行分类的能力。这种学习方法通过利用已知的属性或特征来进行分类，并将这些属性应用到未见过的类别中，也就是泛化能力。
Zero-shot learning transfer（零样本学习迁移）是指将已学习的知识或模型应用于新的任务或问题的过程。在零样本学习迁移中，我们通过使用从一个任务或领域学习到的知识，来帮助解决另一个任务或领域的问题，而无需额外的标记样本，也就是在前期预训练时使用无监督学习，并让模型去理解问题条件，而不是直接标注出来。

二 实验数据

本次实验使用的是nlpcc2017摘要数据，内容为新闻正文及其摘要，总计50000个样本。

'https://download.mindspore.cn/toolkits/mindnlp/dataset/text_generation/nlpcc2017/train_with_summ.txt'

数据处理为目标格式：
原始数据格式：
article: [CLS] article_context [SEP]
summary: [CLS] summary_context [SEP]
预处理后的数据格式：
[CLS] article_context [SEP] summary_context [SEP]

import json
import numpy as np

# preprocess dataset
def process_dataset(dataset, tokenizer, batch_size=4, max_seq_len=1024, shuffle=False)