Как использовать BERT для последующих задач

Как использовать BERT для последующих задач — Учебное пособие по Transformer

2024-07-12

BERT, представления двунаправленного кодировщика от Transformers, — это предварительно обученная языковая модель, выпущенная Google в 2018 году. Появление BERT знаменует собой важную веху в области обработки естественного языка, поскольку оно значительно повышает производительность множества языковых задач. В этой статье будет подробно описано, как использовать BERT для последующих задач, чтобы помочь каждому лучше понять и применить этот мощный инструмент.

Что такое БЕРТ?

BERT — это языковая модель, основанная на архитектуре Transformer. В отличие от предыдущих языковых моделей, BERT использует метод двустороннего обучения и может одновременно учитывать контекстную информацию, что позволяет ему хорошо справляться с различными задачами. Основная идея BERT — добиться превосходной производительности за счет обширной предварительной подготовки без присмотра и последующей тонкой настройки под конкретные задачи.

Предварительное обучение и тонкая настройка BERT

Процесс обучения BERT разделен на два этапа: предварительное обучение и тонкая настройка.

предварительная подготовка : на этом этапе BERT обучается на большом объеме текстовых данных, а задачи включают модель языка в маске (MLM) и прогнозирование следующего предложения (NSP). Задача MLM требует, чтобы модель предсказывала замаскированные слова, а задача NSP требует, чтобы модель предсказывала, являются ли два предложения непрерывными.
тонкая настройка : После завершения предварительного обучения нам необходимо настроить модель в соответствии с конкретными последующими задачами. Последующими задачами могут быть классификация, регрессия, ответы на вопросы, распознавание именованных объектов и т. д. Путем дальнейшего обучения работе с наборами данных для конкретных задач BERT может лучше адаптироваться к потребностям конкретных задач.

Как использовать BERT для последующих задач

Далее мы покажем, как использовать BERT для задач классификации текста на конкретном примере.

Шаг 1. Установите необходимые библиотеки

Во-первых, нам нужно установить библиотеку Transformers, очень популярную библиотеку, предоставляемую Hugging Face, которая позволяет нам использовать различные предварительно обученные языковые модели.

pip install transformers
pip install torch
1
2

Шаг 2. Загрузите предварительно обученную модель и данные.

Нам нужно загрузить предварительно обученную модель BERT и соответствующий токенизатор из библиотеки моделей Hugging Face.

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
from transformers import Trainer, TrainingArguments

# 加载预训练的BERT模型和Tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)
1
2
3
4
5
6

Шаг 3: Подготовьте данные

Чтобы выполнить классификацию текста, нам необходимо преобразовать текстовые данные во входной формат, приемлемый для модели. Обычно это включает в себя токенизацию и преобразование текста в идентификаторы токенов, а также создание масок внимания.

# 示例数据
texts = ["I love programming.", "I hate bugs."]
labels = [1, 0]

# 数据预处理
inputs = tokenizer(texts, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)
inputs['labels'] = torch.tensor(labels)
1
2
3
4
5
6
7

Шаг 4. Точная настройка модели.

Используя Trainer API, мы можем легко настроить модель. Сначала вам необходимо задать параметры тренировки, а затем вызвать Тренера для тренировки.

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',          # 输出目录
    num_train_epochs=3,              # 训练的epoch数
    per_device_train_batch_size=4,   # 训练时每个设备的batch size
    per_device_eval_batch_size=8,    # 评估时每个设备的batch size
    warmup_steps=500,                # 预热步数
    weight_decay=0.01,               # 权重衰减
    logging_dir='./logs',            # 日志目录
    logging_steps=10,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=inputs,
    eval_dataset=inputs
)

# 开始训练
trainer.train()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20

Шаг 5: Оценка и прогноз

После завершения обучения мы можем использовать обученную модель для оценки и прогнозирования. Для оценки мы можем использовать набор проверки для расчета таких показателей, как точность; для прогнозирования мы можем ввести новый текст и получить результаты классификации.

# 评估
results = trainer.evaluate()
print(results)

# 预测
test_texts = ["I enjoy learning new things.", "I dislike errors."]
test_inputs = tokenizer(test_texts, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)
predictions = model(**test_inputs)
print(predictions)
1
2
3
4
5
6
7
8
9

Сценарии применения BERT

Помимо классификации текста, BERT также хорошо справляется с другими задачами обработки естественного языка. Например:

система вопросов и ответов: BERT можно использовать для создания мощной системы вопросов и ответов, которая может точно отвечать на вопросы пользователей посредством понимания контекста.
Распознавание названного объекта: BERT может идентифицировать объекты в тексте, такие как имена людей, географические названия, названия организаций и т. д.
генерация текста: Хотя BERT в основном используется для понимания задач, он также может помочь в некоторых задачах генерации, таких как заполнение пробелов, переписывание и т. д.

Подведем итог

Будучи мощной предварительно обученной языковой моделью, BERT достиг замечательных результатов в решении множества задач обработки естественного языка. Благодаря двум этапам предварительного обучения и тонкой настройки BERT может эффективно адаптироваться к различным последующим задачам. Я надеюсь, что благодаря этой статье каждый сможет лучше понять и применить BERT и решить практические проблемы.

Чтобы получить более интересный контент, обратите внимание на: ChatGPT китайский сайт

Обмен технологиями