本文主要介绍基于Bert预训练模型的SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）数据集的阅读理解任务，给定一篇文章和一个问题，计算答案在文章中的起始位置和结束位置。对于SQuAD2.0数据集，还可以返回答案在文章中不存在的概率。
此任务的数据集包括以下数据集：
SQuAD v1.1
SQuAD v2.0
为了方便开发者进行测试，我们内置了数据下载脚本，用户可以通过命令行传入--version_2_with_negative控制所需要的SQuAD数据集版本，也可以通过--train_file和--predict_file传入本地数据集的位置，数据集需保证与SQuAD数据集格式一致。
对于 SQuAD v1.1,按如下方式启动 Fine-tuning:
unset CUDA_VISIBLE_DEVICES
python -m paddle.distributed.launch --gpus "0" run_squad.py \
--model_type bert \
--model_name_or_path bert-base-uncased \
--max_seq_length 384 \
--batch_size 12 \
--learning_rate 3e-5 \
--num_train_epochs 2 \
--logging_steps 1000 \
--save_steps 1000 \
--warmup_proportion 0.1 \
--weight_decay 0.01 \
--output_dir ./tmp/squad/ \
--device gpu \
--do_train \
--do_predictmodel_type: 预训练模型的种类。如bert，ernie，roberta等。model_name_or_path: 预训练模型的具体名称。如bert-base-uncased，bert-large-cased等。或者是模型文件的本地路径。output_dir: 保存模型checkpoint的路径。do_train: 是否进行训练。do_predict: 是否进行预测。
训练结束后模型会自动对结果进行评估，得到类似如下的输出：
{
"exact": 81.18259224219489,
"f1": 88.68817481234801,
"total": 10570,
"HasAns_exact": 81.18259224219489,
"HasAns_f1": 88.68817481234801,
"HasAns_total": 10570
}
对于 SQuAD v2.0,按如下方式启动 Fine-tuning:
unset CUDA_VISIBLE_DEVICES
python -m paddle.distributed.launch --gpus "0" run_squad.py \
--model_type bert \
--model_name_or_path bert-base-uncased \
--max_seq_length 384 \
--batch_size 12 \
--learning_rate 3e-5 \
--num_train_epochs 2 \
--logging_steps 1000 \
--save_steps 1000 \
--warmup_proportion 0.1 \
--weight_decay 0.01 \
--output_dir ./tmp/squad/ \
--device gpu \
--do_train \
--do_predict \
--version_2_with_negativeversion_2_with_negative: 使用squad2.0数据集和评价指标的标志。
训练结束后会在模型会自动对结果进行评估，得到类似如下的输出：
{
"exact": 73.25865408910974,
"f1": 76.63096554166046,
"total": 11873,
"HasAns_exact": 73.22874493927125,
"HasAns_f1": 79.98303877802545,
"HasAns_total": 5928,
"NoAns_exact": 73.28847771236333,
"NoAns_f1": 73.28847771236333,
"NoAns_total": 5945,
"best_exact": 74.31988545439232,
"best_exact_thresh": -2.5820093154907227,
"best_f1": 77.20521797731851,
"best_f1_thresh": -1.559523582458496
}
其中会输出 best_f1_thresh 是最佳阈值，可以使用这个阈值重新训练，或者从 all_nbest_json变量中获取最终 prediction。
训练方法与前面大体相同，只需要设定 --null_score_diff_threshold 参数的值为测评时输出的 best_f1_thresh ，通常这个值在 -1.0 到 -5.0 之间。
NOTE: 如需恢复模型训练，则model_name_or_path只需指定到文件夹名即可。如--model_name_or_path=./tmp/squad/model_19000/，程序会自动加载模型参数/model_state.pdparams，也会自动加载词表，模型config和tokenizer的config。
在Fine-tune完成后，我们可以使用如下方式导出希望用来预测的模型：
python -u ./export_model.py \
--model_type bert \
--model_path bert-base-uncased \
--output_path ./infer_model/model其中参数释义如下：
model_type指示了模型类型，使用BERT模型时设置为bert即可。model_path表示训练模型的保存路径，与训练时的output_dir一致。output_path表示导出预测模型文件的前缀。保存时会添加后缀（pdiparams，pdiparams.info，pdmodel）；除此之外，还会在output_path包含的目录下保存tokenizer相关内容。
然后按照如下的方式对阅读理解任务进行预测（基于Paddle的Python预测API）：
python -u deploy/python/predict.py \
--model_type bert \
--model_name_or_path ./infer_model/model \
--batch_size 4 \
--max_seq_length 384其中参数释义如下：
model_type指示了模型类型，使用BERT模型时设置为bert即可。model_name_or_path表示预测模型文件的前缀，和上一步导出预测模型中的output_path一致。batch_size表示每个预测批次的样本数目。max_seq_length表示最大句子长度，超过该长度将被截断，和训练时一致。
以上命令将在SQuAD v1.1的验证集上进行预测。此外，同训练时一样，用户可以通过命令行传入--version_2_with_negative控制所需要的SQuAD数据集版本，也可以通过--train_file和--predict_file传入本地数据集的位置，数据集需保证与SQuAD数据集格式一致。