前端也要懂演算法，不會演算法也能微調一個 NLP 預訓練模型

本文為來自 教育-智慧學習-前端團隊 成員的文章，已授權 ELab 釋出。

智慧學習前端團隊自創立以來，團隊專注於打破大眾對教育的刻板印象，突破固有的教學思維，攻破各類教學屏障。旨在為每一位學生制定最合適的學習方案，予以因材施教，使優質教育隨 " 觸 " 可達。

前言

學習nlp的過程，就像升級打怪，每一個階段都是一個坎，要想出新手村，需要跨過這幾個坎

• level 1、瞭解nlp的概念 和 能做的邊界

• level 2、會用一個已有的模型

• level 3、學會微調一個自己業務專屬的模型

• level 4、定義一個全新的模型

之前有分享過 前端工程師如何快速使用一個NLP模型 ，本文是該文的一個小進階

• 初探level3

本文預計需要30min，通過本文主要獲得幾個知識點：

• 回顧 NLP的一些概念

• 學會微調一個 中文bert模型 完形填空任務

nlp介紹

發展歷史

NLP任務的發展有兩個明顯的階段，我們以bert模型為區分點，前半段是基礎的神經網路階段（bert模型之前的階段），後半段是BertTology階段（bert模型之後的階段）

參考 http://zhuanlan.zhihu.com/p/148007742

• 1950-1970 - 採用 基於規則 的方法

• 人們定義了大量語言規則，但因規則的侷限性，只能解決一些簡單問題

• 1970-20世紀初 - 採用 基於統計 的方法

• 隨著技術發展 和 語料庫豐富，基於統計的方案逐漸代替了基於規則的方法，開始走向實際應用

• 2008-2018 - 引入深度學習 的RNN、LSTM、GRU

• 在影象識別和語音識別領域的成果激勵下，人們也逐漸開始引入深度學習來做自然語言處理研究，由最初的詞向量到2013年的word2vec，將深度學習與自然語言處理的結合推向了高潮，並在機器翻譯、問答系統、閱讀理解等領域取得了一定成功

• 現今

• 2017年穀歌提出了Transformer架構模型，2018年底，基於Transformer架構，谷歌推出了bert模型，bert模型一誕生，便在各大11項NLP基礎任務中展現出了卓越的效能（http://gluebenchmark.com/leaderboard） ，現在很多模型都是基於或參考Bert模型進行改造

bert 大家族

目前研究方向

方向分為兩個方向

http://zhuanlan.zhihu.com/p/56802149

• 自然語言理解 NLU

• 自然語言生成 NLG

下圖是huggingface上提供的nlp任務類別

學習nlp繞不開的一個知識概念

神經網路基本原理

這是個有點大的概念，本文為了避免冗餘繁瑣，主要強調兩個地方，方便有個大體認知

神經元

單個神經元是神經網路的基礎，就像生物界的神經元（樹突決定輸入、輸出；軸突完成訊號傳遞）

數學表示如下：Output=f(∑n(x*w)+θ)

可以看出一個神經元可以接受多個引數（x1、x2、...、xn），每個引數會配置一個對應的權重w1、w2、wn，經過加權求和之後，加上一個偏置值 θj ，經過一個啟用函式 f 處理得到輸出。

啟用函式作用：加入非線性因素，解決線性模型表達能力的不足，擬合更多的情況

其中 w、θ 的值由 模型訓練 得到 ，一個神經網路訓練過程就是讓每個神經元模型的權重值調整到最佳，以使整體的預測效果最好

神經網路工作基本流程

損失函式：計算 輸出值、目標值 之間的誤差

反向傳播：把誤差傳遞給權重，讓權重做適當的調整，最終讓正向傳播的輸出結果與標籤間誤差最小

學習率：反向傳播中步長大小，控制調節幅度，在精度和速度之間找到一個平衡

優化器：一般需要反覆迭代才能找到適合的權重，比較耗時，所以我們通過 一套策略（優化器）利用演算法從而更快、更好的將引數調整到位

but，在程式碼編寫過程中，我們並不需要手寫一個損失函式，手寫一個優化器，Pytorch 會幫你封裝成了一個個api；而在大部分場景甚至都不需要再去手寫神經網路 或者 訓練別人寫好的神經網路， 因為我們可以直接使用預訓練模型，開箱即用

預訓練模型

前面有提到 bert模型，bert模型就是一個預訓練模型，下面簡單說下預訓練模型

具體可以回顧下： 前端工程師如何快速使用一個NLP模型

概念：什麼是預訓練模型

第三方（主要是三方機構）用資料集已經訓練好的模型，通常情況下，我們可以拿來即用

一些預訓練模型的訓練成本

如何使用預訓練模型

很多開源的預訓練模型大家會提交到 github 或者釋出到 huggingface ^[1] 中

國內也有類似 hugginface平臺- 百度paddle ^[2] ，但還是 huggingface使用人最多

huggingface主要用兩種方式：

方式1、藉助 huggingface 封裝好的 pipeline，一行程式碼呼叫

方式2、藉助huggingface transformers提供的原子化 api （model、tokenizer）等完成

原子化 api使用三個步驟：

• 分詞：句子拆成詞，詞對映為一個可用於數學計算的向量序號

• 預測：呼叫模型推理的過程

• 解詞：推理得到的向量，反查對映表，轉換為詞，最後成句

預訓練模型優缺點

優點：

1. 工程角度：開箱即用；節約訓練成本；減少訓練時長，加速生產

2. 模型泛化能力強：預訓練模型經過海量資料訓練，更好地學到了資料中的普遍特徵，相比從頭開始訓練引數，預訓練模型具有會有更好的泛化效果

存在的問題：

預訓練模型就像一個 六邊形戰士，學到了海量資料中的特徵，從而各項能力指標都不錯，但在特定場景下，無法側重學習特定業務的某些特徵，從而不能像一把尖刀精準要害

那麼該如何解決呢？

答案是 微調預訓練模型 （fine-tuning）：讓預訓練模型學習到 特定業務場景下資料集的特徵，從而在特定領域效果更佳。

微調 bert模型

在bert模型基礎上，微調一箇中文完形填空任務

之所以選擇 這個任務，是因為微調中文模型的文章比較少，而微調完形填空的就基本沒有找到..

什麼是Bert模型

BERT是通過 預測遮蔽子詞 來進行訓練的模型，這種方式在語句級的語義分析中取得了極好的效果。

遮蔽子詞：先將句子中的部分詞語遮蔽，再令模型去預測被遮蔽的詞語

掩碼例子

原句：我愛中國

掩碼後：我愛[MASK]國

Bert 將訓練文字15%的詞進行掩碼操作的，其中對於15% 需要掩碼的詞 如何掩蓋也有特殊規則：

• 有80%的概率用 [MASK] 標記來替換

• 有10%的概率用隨機取樣的一個單詞來替換

• 有10%的概率不做替換

正常效果

微調目標

可以看到模型推理的結果還不錯，能推理出來常見的人名

但我們的目標是："魔改歷史"，讓模型 預測出來 "三國人物諸葛濤" ，實現穿越，那麼該如何做呢？

微調具體操作

線上操作地址：

http://colab.research.google.com/drive/12SCpFa4gtgufiJ4JepLMuItjkWb6yfck?usp=sharing

step1、準備自定義語料

train.json

載入語料程式碼

step2、定義訓練器

定義訓練集和測試集

step3、模型訓練

訓練程式碼

訓練日誌

訓練結束

驗證結果

成功把 “諸葛濤” 加入到預測中

總結

學完本篇課程，算是初探 level3 成功了！

兩個flag完成了嗎？

• 回顧 NLP的一些概念

• 學會微調一個 中文bert模型 完形填空任務

預訓練模型是普通使用者的福音，而通過微調預訓練模型，每個人都可以收集構造自己的語料，打造一個自己專屬的nlp模型，或許人人皆是調參工程師

參考學習

Huggingface course課程

• http://huggingface.co/course/chapter7/3?fw=pt

• http://huggingface.co/course/en/chapter5/5?fw=pt

《基於Bert模型的自然語言處理實戰》

參考資料

- END -

:heart: 謝謝支援

以上便是本次分享的全部內容，希望對你有所幫助^_^

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