AI大厂做的事你也可以带你一口气从零预训练RoBERTa模型告别算法畏惧
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2025-04-01
AI大厂做的事你也可以！带你一口气从零预训练RoBERTa模型!告别算法畏惧!
为什么预训练？
这里使用一个比较形象的比喻： 大模型（model）在它被实例化的瞬间 ，他就如同 一个宝宝 出生了！但是他的 权重参数全部都是随机值
。以至于你和宝宝（model）对话时，他会胡言乱语，哇哇大叫。
所以我们需要去对宝宝（model） 进行训练 ，让他可以明白我们话语的意思，且做出 正确的回复。
那怎么去 调教一个宝宝（model） 呢?你总不能直接叫3岁的他直接去写代码吧。他都不知道你在嗦什么呢！
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直接给答案：
模型训练：
1. 预训练 （学习语义，它得知道你在说什么，弄懂是啥意思）
2. 指令微调 （对于你说出的指令，可以做出好的回应，比如你叫他去唱、跳、rap、打篮球。它真就去做了，还做得很好。）
3. 强化学习
（尽管宝宝已经长大为成人了，尽管你随我的指令完成得很好。但......我不喜欢你的语气，你像一个机器人，没有情感！我不爱你！我希望你说话更像人类！当然这也不是必要的啦hhh）
所以预训练的目的在于：让模型理解语义！
怎么预训练
每一个基于transformer衍生出的架构都有不同。
Bert模型基于原始encoder的自注意力区域进行了掩码的改进，RoBERTa又基于Bert再次做了创新。
我们今天预训练RoBERTa类的一种KantaiBERT!
你要考虑怎么样训练这个宝宝（model），才能让他理解语义吧！
有人就发现，让宝宝（model）去 学习完形填空（掩码【mask】） 是个不错的方法！
训练策略：
随机对序列中的一个token进行掩码，让模型对掩码部分进行预测。
比如：
input:
the cat sit [MASK] the rug .
label:
the cat sit on the rug .
这里就是把on给遮住了，让模型看不到这个词，它只能通过理解上下文的方式来预测，这个被遮住的词是什么。以这种方式训练！
代码实战
下载数据集
!curl -L https://raw.githubusercontent.com/Denis2054/Transformers-for-NLP-2nd-Edition/master/Chapter04/kant.txt --output "kant.txt"
构建、保存分词器
利用我们刚刚下载的数据集，使用BPE算法去构建我们的词表，且添加特殊符号
#@title Step 3: Training a Tokenizer
# %%time
from pathlib import Path
from tokenizers import ByteLevelBPETokenizer
paths = [str(x) for x in Path(".").glob("**/*.txt")]
# Initialize a tokenizer
tokenizer = ByteLevelBPETokenizer()
# Customize training
tokenizer.train(files=paths, vocab_size=52_000, min_frequency=2, special_tokens=[
"<s>",
"<pad>",
"</s>",
"<unk>",
"<mask>",
])
查看tokenizer
tokenizer
Tokenizer(vocabulary_size=19296, model=ByteLevelBPE, add_prefix_space=False, lowercase=False, dropout=None, unicode_normalizer=None, continuing_subword_prefix=None, end_of_word_suffix=None, trim_offsets=False)
保存分词器,
#@title Step 4: Saving the files to disk
import os
token_dir = 'KantaiBERT'
if not os.path.exists(token_dir):
os.makedirs(token_dir)
tokenizer.save_model('KantaiBERT')
你可以观察到文件夹多了两个文件，分别记录了词的id以及子词合并记录
这就是我们把词编码后的代号id
加载分词器
加载之前构建好的分词器
#@title Step 5 Loading the Trained Tokenizer Files
from tokenizers.implementations import ByteLevelBPETokenizer
from tokenizers.processors import BertProcessing
tokenizer = ByteLevelBPETokenizer(
"./KantaiBERT/vocab.json",
"./KantaiBERT/merges.txt",
)
对分词器的编码加上特殊符号
tokenizer._tokenizer.post_processor = BertProcessing(
("</s>", tokenizer.token_to_id("</s>")),
("<s>", tokenizer.token_to_id("<s>")),
)
tokenizer.enable_truncation(max_length=512)
检查结果：
tokenizer.encode("The Critique of Pure Reason.").tokens
result:
['<s>', 'The', 'ĠCritique', 'Ġof', 'ĠPure', 'ĠReason', '.', '</s>']
初始化模型
使用RobertaConfig的初始化模型配置
#@title Step 7: Defining the configuration of the Model
from transformers import RobertaConfig
config = RobertaConfig(
vocab_size=52_000,
max_position_embeddings=514,
num_attention_heads=12,
num_hidden_layers=6,
type_vocab_size=1,
)
查看配置参数
print(config)
RobertaConfig {
"attention_probs_dropout_prob": 0.1,
"bos_token_id": 0,
"classifier_dropout": null,
"eos_token_id": 2,
"hidden_act": "gelu",
"hidden_dropout_prob": 0.1,
"hidden_size": 768,
"initializer_range": 0.02,
"intermediate_size": 3072,
"layer_norm_eps": 1e-12,
"max_position_embeddings": 514,
"model_type": "roberta",
"num_attention_heads": 12,
"num_hidden_layers": 6,
"pad_token_id": 1,
"position_embedding_type": "absolute",
"transformers_version": "4.44.0",
"type_vocab_size": 1,
"use_cache": true,
"vocab_size": 52000
}
使用配置参数构建模型
from transformers import RobertaForMaskedLM
model = RobertaForMaskedLM(config=config)
print(model)
预处理数据
这里使用LineByLineTextDataset对于数据进行切分
#@title Step 10: Building the Dataset
# %%time
from transformers import LineByLineTextDataset
dataset = LineByLineTextDataset(
tokenizer=tokenizer,
file_path="./kant.txt",
block_size=128,
)
DataCollatorForLanguageModeling使用DataCollator包装，方便拿取数据
#@title Step 11: Defining a Data Collator
from transformers import DataCollatorForLanguageModeling
data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(
tokenizer=tokenizer, mlm=True, mlm_probability=0.15
)
检查结果：
example=data_collator(dataset.examples)
print(example['input_ids'][0],example['attention_mask'][0],example['labels'][0])
不出意外的话，结果会形如这样：
你会观察到元素原始的input_id中有一个‘4’，没错他就是此表中的【MASK】,同时在最下面的labels也指出被【MASK】的词id实际为2245.
(tensor([ 0, 803, 1123, 1156, 8937, 270, 487, 4, 270, 1410, 1270, 16, 379, 4555, 4032, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]),
tensor([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]),
tensor([-100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, 2245, -100, -100, -100, -100,
-100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100,
-100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100, -100]))
确定训练参数的配置
构建好TrainingArguments，实例化Trainer
#@title Step 12: Initializing the Trainer
from transformers import Trainer, TrainingArguments
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./KantaiBERT",
overwrite_output_dir=True,
num_train_epochs=1,
per_device_train_batch_size=64,
save_steps=10_000,
save_total_limit=2,
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
data_collator=data_collator,
train_dataset=dataset,
)
开始训练
#@title Step 13: Pre-training the Model
# %%time
trainer.train()
保存模型
#@title Step 14: Saving the Final Model(+tokenizer + config) to disk
trainer.save_model("./KantaiBERT")
不出意外的话，你就会发现又多了几个文件！就是模型的权重！
检查训练成果
#@title Step 15: Language Modeling with the FillMaskPipeline
from transformers import pipeline
fill_mask = pipeline(
"fill-mask",
model="./KantaiBERT",
tokenizer="./KantaiBERT"
)
这里使用mask掩码一个词，模型输出了top_5的预测
fill_mask("Human thinking involves human <mask>.")
[{'score': 0.04037218913435936,
'sequence': 'Human thinking involves human reason.',
'token': 393,
'token_str': ' reason'},
{'score': 0.016451537609100342,
'sequence': 'Human thinking involves human experience.',
'token': 531,
'token_str': ' experience'},
{'score': 0.009860575199127197,
'sequence': 'Human thinking involves human conceptions.',
'token': 605,
'token_str': ' conceptions'},
{'score': 0.009715848602354527,
'sequence': 'Human thinking involves human law.',
'token': 446,
'token_str': ' law'},
{'score': 0.008748612366616726,
'sequence': 'Human thinking involves human understanding.',
'token': 600,
'token_str': ' understanding'}]
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