当前位置:首页 >新闻详情

{$itemInfo['publish_time']|date='Y-m-d H:i:s',_ _ _海洋之神由全球娱乐业界精英组成的金牌团队,以超专业的服务素质(36594.com).海洋之神财富网上娱乐最权威的真人娱乐:世界杯、欧洲杯、欧冠杯、波胆,滚球.海洋之神网址是全球最著名、运营最成功的线上数字娱乐巨头之一!}##} 来源:海洋之神-海洋之神财富-海洋之神网址 浏览次数 37

  从11月初开始,google-research就陆续开源了BERT的各个版本。google此次开源的BERT是通过tensorflow高级API—— tf.estimator进行封装(wrapper)的。因此对于不同数据集的适配,只需要修改代码中的processor部分,就能进行代码的训练、交叉验证和测试。

  以下是奇点机智技术团队对BERT在中文数据集上的fine tune终极实践教程。

  在自己的数据集上运行 BERT

  BERT的代码同论文里描述的一致,主要分为两个部分。一个是训练语言模型(language model)的预训练(pretrain)部分。另一个是训练具体任务(task)的fine-tune部分。在开源的代码中,预训练的入口是在run_pretraining.py而fine-tune的入口针对不同的任务分别在run_classifier.py和run_squad.py。其中run_classifier.py适用的任务为分类任务。如CoLA、MRPC、MultiNLI这些数据集。而run_squad.py适用的是阅读理解(MRC)任务,如squad2.0和squad1.1。

  预训练是BERT很重要的一个部分,与此同时,预训练需要巨大的运算资源。按照论文里描述的参数,其Base的设定在消费级的显卡Titan x 或Titan 1080ti(12GB RAM)上,甚至需要近几个月的时间进行预训练,同时还会面临显存不足的问题。不过所幸的是谷歌满足了Issues#2里各国开发者的请求,针对大部分语言都公布了BERT的预训练模型。因此在我们可以比较方便地在自己的数据集上进行fine-tune。

  下载预训练模型

  对于中文而言,google公布了一个参数较小的BERT预训练模型。具体参数数值如下所示:

  Chinese Simplified and Traditional, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters

  模型的下载链接可以在github上google的开源代码里找到。对下载的压缩文件进行解压,可以看到文件里有五个文件,其中bert_model.ckpt开头的文件是负责模型变量载入的,而vocab.txt是训练时中文文本采用的字典,最后bert_config.json是BERT在训练时,可选调整的一些参数。

  修改 processor

  任何模型的训练、预测都是需要有一个明确的输入,而BERT代码中processor就是负责对模型的输入进行处理。我们以分类任务的为例,介绍如何修改processor来运行自己数据集上的fine-tune。在run_classsifier.py文件中我们可以看到,google对于一些公开数据集已经写了一些processor,如XnliProcessor,MnliProcessor,MrpcProcessor和ColaProcessor。这给我们提供了一个很好的示例,指导我们如何针对自己的数据集来写processor。

  对于一个需要执行训练、交叉验证和测试完整过程的模型而言,自定义的processor里需要继承DataProcessor,并重载获取label的get_labels和获取单个输入的get_train_examples,get_dev_examples和get_test_examples函数。其分别会在main函数的FLAGS.do_train、FLAGS.do_eval和FLAGS.do_predict阶段被调用。

  这三个函数的内容是相差无几的,区别只在于需要指定各自读入文件的地址。

  以get_train_examples为例,函数需要返回一个由InputExample类组成的list。InputExample类是一个很简单的类,只有初始化函数,需要传入的参数中guid是用来区分每个example的,可以按照train-%d'%(i)的方式进行定义。text_a是一串字符串,text_b则是另一串字符串。在进行后续输入处理后(BERT代码中已包含,不需要自己完成) text_a和text_b将组合成[CLS] text_a [SEP] text_b [SEP]的形式传入模型。最后一个参数label也是字符串的形式,label的内容需要保证出现在get_labels函数返回的list里。

  举一个例子,假设我们想要处理一个能够判断句子相似度的模型,现在在data_dir的路径下有一个名为train.csv的输入文件,如果我们现在输入文件的格式如下csv形式:

  1,你好,您好

  0,你好,你家住哪

  那么我们可以写一个如下的get_train_examples的函数。当然对于csv的处理,可以使用诸如csv.reader的形式进行读入。

  def get_train_examples(self, data_dir):

  file_path=os.path.join(data_dir, 'train.csv') with open(file_path, 'r') as f:

  reader=f.readlines()

  examples=[] for index, line in enumerate(reader):

  guid='train-%d'%index

  split_line=line.strip().split(',')

  text_a=tokenization.convert_to_unicode(split_line[1])

  text_b=tokenization.convert_to_unicode(split_line[2])

  label=split_line[0]

  examples.append(InputExample(guid=guid, text_a=text_a,

  text_b=text_b, label=label)) return examples

  同时对应判断句子相似度这个二分类任务,get_labels函数可以写成如下的形式:

  def get_labels(self):

  return ['0','1']

  在对get_dev_examples和get_test_examples函数做类似get_train_examples的操作后,便完成了对processor的修改。其中get_test_examples可以传入一个随意的label数值,因为在模型的预测(prediction)中label将不会参与计算。

  修改 processor 字典

  修改完成processor后,需要在在原本main函数的processor字典里,加入修改后的processor类,即可在运行参数里指定调用该processor。

  processors={

  "cola": ColaProcessor,

  "mnli": MnliProcessor,

  "mrpc": MrpcProcessor,

  "xnli": XnliProcessor,

  "selfsim": SelfProcessor #添加自己的processor

  }

  运行 fine-tune

  之后就可以直接运行run_classsifier.py进行模型的训练。在运行时需要制定一些参数,一个较为完整的运行参数如下所示:

  export BERT_BASE_DIR=/path/to/bert/chinese_L-12_H-768_A-12 #全局变量 下载的预训练bert地址export MY_DATASET=/path/to/xnli #全局变量 数据集所在地址python run_classifier.py \

  --task_name=selfsim \ #自己添加processor在processors字典里的key名

  --do_train=true \

  --do_eval=true \

  --dopredict=true \

  --data_dir=$MY_DATASET \

  --vocab_file=$BERT_BASE_DIR/vocab.txt \

  --bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \

  --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \

  --max_seq_length=128 \ #模型参数

  --train_batch_size=32 \

  --learning_rate=5e-5 \

  --num_train_epochs=2.0 \

  --output_dir=/tmp/selfsim_output/ #模型输出路径

  BERT 源代码里还有什么

  在开始训练我们自己fine-tune的BERT后,我们可以再来看看BERT代码里除了processor之外的一些部分。

  我们可以发现,process在得到字符串形式的输入后,在file_based_convert_examples_to_features里先是对字符串长度,加入[CLS]和[SEP]等一些处理后,将其写入成TFrecord的形式。这是为了能在estimator里有一个更为高效和简易的读入。

  我们还可以发现,在create_model的函数里,除了从modeling.py获取模型主干输出之外,还有进行fine-tune时候的loss计算。因此,如果对于fine-tune的结构有自定义的要求,可以在这部分对代码进行修改。如进行NER任务的时候,可以按照BERT论文里的方式,不只读第一位的logits,而是将每一位logits进行读取。

  BERT这次开源的代码,由于是考虑在google自己的TPU上高效地运行,因此采用的estimator是tf.contrib.tpu.TPUEstimator,虽然TPU的estimator同样可以在gpu和cpu上运行,但若想在gpu上更高效地做一些提升,可以考虑将其换成tf.estimator.Estimator,于此同时model_fn里一些tf.contrib.tpu.TPUEstimatorSpec也需要修改成tf.estimator.EstimatorSpec的形式,以及相关调用参数也需要做一些调整。在转换成较普通的estimator后便可以使用常用的方式对estimator进行处理,如生成用于部署的.pb文件等。

  GitHub Issues 里一些有趣的内容

  从google对BERT进行开源开始,Issues里的讨论便异常活跃,BERT论文第一作者Jacob Devlin也积极地在Issues里进行回应,在交流讨论中,产生了一些很有趣的内容。

  在GitHub Issues#95中大家讨论了BERT模型在今年AI-Challenger比赛上的应用。我们也同样尝试了BERT在AI-Challenger的机器阅读理解(mrc)赛道的表现。如果简单得地将mrc的文本连接成一个长字符串的形式,可以在dev集上得到79.1%的准确率。

  如果参考openAI的GPT论文里multi-choice的形式对BERT的输入输出代码进行修改则可以将准确率提高到79.3%。采用的参数都是BERT默认的参数,而单一模型成绩在赛道的test a排名中已经能超过榜单上的第一名。因此,在相关中文的任务中,bert能有很大的想象空间。

  在GitHub Issues#123中,@hanxiao给出了一个采用ZeroMQ便捷部署BERT的service,可以直接调用训练好的模型作为应用的接口。同时他将BERT改为一个大的encode模型,将文本通过BERT进行encode,来实现句子级的encode。此外,他对比了多GPU上的性能,发现bert在多GPU并行上的出色表现。

  总结

  总的来说,google此次开源的BERT和其预训练模型是非常有价值的,可探索和改进的内容也很多。相关数据集上已经出现了对BERT进行修改后的复合模型,如squad2.0上哈工大(HIT)的AoA + DA + BERT以及西湖大学(DAMO)的SLQA + BERT。 在感谢google这份付出的同时,我们也可以借此站在巨人的肩膀上,尝试将其运用在自然语言处理领域的方方面面,让人工智能的梦想更近一步。

  雷锋网版权文章,未经授权禁止转载。详情见转载须知。