最强预训练模型BERT的Pytorch实现(非官方)

WattZora 发布于8月前
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近期,Google AI 公开了一篇 NLP 论文,介绍了新的语言表征模型 BERT,该模型被认为是最强 NLP 预训练模型,刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录。今日,机器之心发现 GitHub 上出现了 BERT 的 Pytorch 实现,出自 Scatter Lab 的 Junseong Kim。

简介

谷歌 AI 关于 BERT 的论文展示了该模型在多个 NLP 任务上取得的惊艳结果,包括在 SQuAD v1.1 QA 任务上的 F1 得分超过人类。该论文证明,基于 Transformer(自注意力)的编码器可以有力地替代之前以合理方式训练的语言模型。更重要的是,该论文表明这一预训练语言模型可用于任何 NLP 任务,而无需针对任务定制模型架构。

本文主要阐述 BERT 的实现。它的代码非常简单、易懂。一些代码基于《 Attention is All You Need 》一文中的 annotated Transformer。

该项目目前还在进展阶段。代码尚未得到验证。

语言模型预训练

在这篇论文中,作者展示了语言模型训练的新方法,即「遮蔽语言模型」(masked language model,MLM)和「预测下一句」。

Masked LM

见原论文:3.3.1 Task #1: Masked LM

Input Sequence  : The man went to [MASK] store with [MASK] dog
Target Sequence :                  the                his

规则:

基于以下子规则,随机 15% 的输入 token 将被改变:

  1. 80% 的 token 是 [MASK] token。

  2. 10% 的 token 是 [RANDOM] token(另一个单词)。

  3. 10% 的 token 将维持不变,但是需要预测。

预测下一句

见原论文:3.3.2 Task #2: Next Sentence Prediction

Input : [CLS] the man went to the store [SEP] he bought a gallon of milk [SEP]
Label : Is Next

Input = [CLS] the man heading to the store [SEP] penguin [MASK] are flight ##less birds [SEP]
Label = NotNext

「这个句子可以继续和下一个句子联系起来吗?」

理解两个文本句子之间的关系,这是无法通过语言建模直接获取的。

规则:

  1. 下一句有 50% 的可能是连续的句子。

  2. 下一句有 50% 的可能是无关的句子。

使用

注意:你的语料库一行应该有两个句子,中间用 (\t) 分隔符隔开。

Welcome to the \t the jungle \n
I can stay \t here all night \n

1. 基于自己的语料库构建 vocab

python build_vocab.py -c data/corpus.small -o data/corpus.small.vocab
usage: build_vocab.py [-h] -c CORPUS_PATH -o OUTPUT_PATH [-s VOCAB_SIZE]
                      [-e ENCODING] [-m MIN_FREQ]

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -c CORPUS_PATH, --corpus_path CORPUS_PATH
  -o OUTPUT_PATH, --output_path OUTPUT_PATH
  -s VOCAB_SIZE, --vocab_size VOCAB_SIZE
  -e ENCODING, --encoding ENCODING
  -m MIN_FREQ, --min_freq MIN_FREQ

2. 使用自己的语料库构建 BERT 训练数据集

python build_dataset.py -d data/corpus.small -v data/corpus.small.vocab -o data/dataset.small
usage: build_dataset.py [-h] -v VOCAB_PATH -c CORPUS_PATH [-e ENCODING] -o
                        OUTPUT_PATH

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -v VOCAB_PATH, --vocab_path VOCAB_PATH
  -c CORPUS_PATH, --corpus_path CORPUS_PATH
  -e ENCODING, --encoding ENCODING
  -o OUTPUT_PATH, --output_path OUTPUT_PATH

3. 训练自己的 BERT 模型

python train.py -d data/dataset.small -v data/corpus.small.vocab -o output/
usage: train.py [-h] -d TRAIN_DATASET [-t TEST_DATASET] -v VOCAB_PATH -o
                OUTPUT_DIR [-hs HIDDEN] [-n LAYERS] [-a ATTN_HEADS]
                [-s SEQ_LEN] [-b BATCH_SIZE] [-e EPOCHS]

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -d TRAIN_DATASET, --train_dataset TRAIN_DATASET
  -t TEST_DATASET, --test_dataset TEST_DATASET
  -v VOCAB_PATH, --vocab_path VOCAB_PATH
  -o OUTPUT_DIR, --output_dir OUTPUT_DIR
  -hs HIDDEN, --hidden HIDDEN
  -n LAYERS, --layers LAYERS
  -a ATTN_HEADS, --attn_heads ATTN_HEADS
  -s SEQ_LEN, --seq_len SEQ_LEN
  -b BATCH_SIZE, --batch_size BATCH_SIZE
  -e EPOCHS, --epochs EPOCHS

原文链接:https://github.com/codertimo/BERT-pytorch

工程 谷歌AI 语言模型 NLP

查看原文: 最强预训练模型BERT的Pytorch实现(非官方)

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