【全】AIGC 底层技术：预训练语言模型（代码+部署测试）

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鱼弦 发表于 2024/07/12 09:50:59 2024/07/12
【摘要】 介绍       预训练语言模型 (Pre-trained Language Models, PLMs) 是近年来在自然语言处理 (NLP) 领域取得重大突破的技术。这些模型通过在大量文本数据上进行无监督预训练，然后在特定任务上进行微调，从而能在多种下游任务中表现出色。典型的预训练语言模型包括 BERT、GPT-3、T5 等。应用使用场景文本生成： 自动写作、新闻生成、对话系统等。机器翻译：...

介绍

       预训练语言模型 (Pre-trained Language Models, PLMs) 是近年来在自然语言处理 (NLP) 领域取得重大突破的技术。这些模型通过在大量文本数据上进行无监督预训练，然后在特定任务上进行微调，从而能在多种下游任务中表现出色。典型的预训练语言模型包括 BERT、GPT-3、T5 等。


应用使用场景

  • 文本生成： 自动写作、新闻生成、对话系统等。
  • 机器翻译：语言间的自动翻译。
  • 文本分类：情感分析、主题分类等。
  • 问答系统：智能助手、客户服务 chatbot。
  • 信息抽取：实体识别、关系抽取等。
  • 摘要生成：文本摘要、文档浓缩。
  • 代码生成：自动补全、代码生成器等。


原理解释

预训练语言模型的基本原理是通过大规模未标注文本数据，采用自监督学习的方法进行预训练，然后在特定任务上进行微调。预训练阶段常用的策略包括：

  • 掩码语言模型 (Masked Language Model, MLM)：如BERT，通过随机掩盖部分输入词汇，并要求模型预测这些被掩盖的词汇。
  • 自回归语言模型 (Autoregressive Language Model)：如GPT，模型根据前面的词来预测下一个词。


算法原理流程图



A[输入文本] --> B[词嵌入]
    B --> C[Transformer 编码器/解码器]
    C --> D[预训练任务 (MLM/自回归)]
    D --> E[损失计算]
    E --> F[梯度优化]

    subgraph 预训练阶段
        A --> B --> C --> D --> E --> F
    end
    
    G[预训练模型] --> H[下游任务数据]
    H --> I[模型微调]
    I --> J[部署与应用]

    subgraph 微调阶段
        G --> H --> I --> J
    end


算法原理解释

  • Transformer 编码器/解码器：核心模块，负责捕捉文本的上下文关系。
  • 预训练任务：如 MLM 或自回归任务，用于模型学习文本表示。
  • 损失计算：根据预测结果与实际结果的差异计算损失。
  • 梯度优化：通过反向传播和优化算法更新模型参数。


应用场景代码示例实现

示例：基于BERT的文本分类

安装依赖


pip install transformers datasets


加载预训练模型和数据


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

# 加载数据集
dataset = load_dataset('imdb')

# 加载预训练的BERT模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 数据处理函数
def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(examples['text'], padding='max_length', truncation=True)

encoded_dataset = dataset.map(tokenize_function, batched=True)


设置训练参数并启动训练


training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    evaluation_strategy="epoch",
    learning_rate=2e-5,
    per_device_train_batch_size=16,
    per_device_eval_batch_size=16,
    num_train_epochs=3,
    weight_decay=0.01,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=encoded_dataset['train'],
    eval_dataset=encoded_dataset['test']
)

trainer.train()

模型评估

eval_results = trainer.evaluate()
print(f"Evaluation results: {eval_results}")


Transformer 是一种基于注意力机制的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务中。Transformer 通过使用自注意力机制和并行化处理，相比传统的循环神经网络（RNN），在处理长序列数据时显得更加高效。


Transformer 架构核心组件

  • 多头自注意力机制：捕捉输入序列中不同位置的依赖关系。
  • 前馈神经网络：对每个位置上的特征进行进一步的非线性变换。
  • 残差连接和层归一化：加速训练并稳定模型性能。

以下是 Transformer 的代码实现示例：


import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.d_model = d_model
        
        assert d_model % num_heads == 0
        
        self.depth = d_model // num_heads
        
        self.wq = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.wk = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.wv = nn.Linear(d_model, d_model)
        
        self.dense = nn.Linear(d_model, d_model)
    
    def split_heads(self, x, batch_size):
        x = x.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.depth)
        return x.permute(0, 2, 1, 3)

    def forward(self, q, k, v, mask=None):
        batch_size = q.size(0)

        q = self.wq(q)
        k = self.wk(k)
        v = self.wv(v)
        
        q = self.split_heads(q, batch_size)
        k = self.split_heads(k, batch_size)
        v = self.split_heads(v, batch_size)

        attention_weights = torch.matmul(q, k.transpose(-1, -2)) / torch.sqrt(torch.tensor(self.depth, dtype=torch.float32))
        
        if mask is not None:
            attention_weights = attention_weights.masked_fill(mask == 0, float('-inf'))
        
        attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=-1)
        
        scaled_attention = torch.matmul(attention_weights, v)
        scaled_attention = scaled_attention.permute(0, 2, 1, 3).contiguous().view(batch_size, -1, self.d_model)
        
        output = self.dense(scaled_attention)
        
        return output

class TransformerBlock(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads, d_ff, dropout=0.1):
        super(TransformerBlock, self).__init__()
        self.attention = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
        self.ffn = nn.Sequential(
            nn.Linear(d_model, d_ff),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(d_ff, d_model)
        )
        self.layernorm1 = nn.LayerNorm(d_model)
        self.layernorm2 = nn.LayerNorm(d_model)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
    
    def forward(self, x, mask=None):
        attn_output = self.attention(x, x, x, mask)
        out1 = self.layernorm1(x + self.dropout(attn_output))
        ffn_output = self.ffn(out1)
        out2 = self.layernorm2(out1 + self.dropout(ffn_output))
        return out2

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, d_ff, input_vocab_size, max_len, dropout=0.1):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(input_vocab_size, d_model)
        self.pos_encoding = self.positional_encoding(max_len, d_model)
        self.layers = nn.ModuleList([TransformerBlock(d_model, num_heads, d_ff, dropout) for _ in range(num_layers)])
        self.linear = nn.Linear(d_model, input_vocab_size)
    
    def positional_encoding(self, max_len, d_model):
        pos_enc = torch.zeros(max_len, d_model)
        positions = torch.arange(max_len).unsqueeze(1).float()
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * -(torch.log(torch.tensor(10000.0)) / d_model))
        pos_enc[:, 0::2] = torch.sin(positions * div_term)
        pos_enc[:, 1::2] = torch.cos(positions * div_term)
        return pos_enc.unsqueeze(0)
    
    def forward(self, x, mask=None):
        seq_len = x.size(1)
        x = self.embedding(x) + self.pos_encoding[:, :seq_len, :]
        for layer in self.layers:
            x = layer(x, mask)
        logits = self.linear(x)
        return logits

# 示例用法：
input_vocab_size = 10000
max_len = 50
num_layers = 4
d_model = 128
num_heads = 8
d_ff = 256

model = Transformer(num_layers, d_model, num_heads, d_ff, input_vocab_size, max_len)

# 假设输入序列
input_seq = torch.randint(0, input_vocab_size, (32, max_len))
output = model(input_seq)
print(output.shape)  # 输出形状: [batch_size, seq_length, vocab_size]

BERT：双向编码器表示

        BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是用于理解和生成自然语言的预训练模型。它通过在大规模文本数据上进行预训练，然后在下游任务上进行微调来实现。


BERT 示例代码

使用 transformers 库中的 BERT 模型：


from transformers import BertTokenizer, BertModel

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 输入文本
text = "Hello, how are you?"
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')

# 获取 BERT 表示
outputs = model(**inputs)
last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

print(last_hidden_states.shape)  # 输出形状: [batch_size, sequence_length, hidden_size]

GPT 系列：生成预训练模型

        GPT (Generative Pre-trained Transformer) 是特别擅长生成连贯文本的模型。GPT-3 是该系列的最新版本，具有极强的文本生成能力。


GPT-2 示例代码

使用 transformers 库中的 GPT-2 模型：


from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

# 输入文本
input_text = "Once upon a time"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

# 生成文本
output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=1)

# 解码生成的文本
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

部署测试场景

  • 本地测试：     使用Jupyter Notebook或Python脚本在本地运行上述代码，确保模型可以正常训练和推断。
  • 云端部署：    将训练好的模型上传到云端服务（如AWS SageMaker, Google Cloud AI Platform），利用云资源进行大规模推理。
  • API 服务化：  使用Flask或FastAPI将模型打包为RESTful API，供前端或者其他服务调用。
  • 持续集成/持续部署 (CI/CD)： 配置CI/CD管道，实现模型的自动化测试、部署和更新。

材料

  • Transformers 文档
  • Hugging Face Datasets 文档
  • BERT 论文
  • GPT-3 论文

总结

      预训练语言模型通过有效地利用大规模无标注数据，在多个NLP任务中取得了显著的效果。本文介绍了预训练语言模型的基本原理、应用场景及其实现方法，展示了如何基于BERT进行文本分类任务的代码示例。


未来展望

  • 预训练语言模型仍有很大的发展潜力，未来可能的发展方向包括：
  • 更大规模的模型：利用更多的数据和更复杂的网络结构，进一步提升模型性能。
  • 跨模态预训练：结合图像、视频等多模态数据进行联合预训练，实现跨模态理解。
  • 小样本学习：开发能够在少量标注数据上快速适应的新范式，降低数据标注成本。
  • 高效推理：通过模型压缩、剪枝等技术，提高模型的推理效率，使其更适合边缘设备部署。
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