NLP自然语言处理Bert大模型系列学习
文章目录
-
- BERT模型的主要变体
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- BERT 训练与推理代码示例
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- 安装依赖
- 数据准备
- 模型与分词器初始化
- 数据预处理
- 训练配置
- 启动训练
- 推理示例
- 关键说明
- RoBERTa 训练与推理代码实现
- 数据预处理
- 模型训练
- 推理预测
- 关键参数说明
- 进阶优化方向
- ALBERT 训练与推理代码示例
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- 环境准备
- 模型训练代码
- 推理代码
- 关键功能说明
- 注意事项
- 训练DistilBERT模型
- 使用训练好的模型进行推理
- 关键说明
- 数据预处理
- 模型训练
- 推理预测
- 关键说明
- SpanBERT 训练与推理实现
-
- 环境准备
- 数据加载与预处理
- 模型初始化
- 训练配置
- 模型训练
- 推理示例
- 关键点说明
- 多语言与领域特定BERT
- 轻量级与优化版本
BERT模型的主要变体
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）自2018年发布以来，衍生出多种改进版本和变体。以下是一些重要的BERT变体及其特点：
原始BERT
- 基础版本：12层Transformer，768隐藏单元，12个注意力头（110M参数）
- 大型版本：24层Transformer，1024隐藏单元，16个注意力头（340M参数）
BERT 训练与推理代码示例
以下代码使用 transformers 库和 PyTorch 实现 BERT 模型的训练与推理。示例以文本分类任务为例。
安装依赖
确保已安装以下库：
pip install torch transformers datasets
数据准备
使用 datasets 库加载或自定义数据集：
from datasets import load_datasetdataset = load_dataset("imdb") # 示例使用IMDB影评数据集
train_dataset = dataset["train"]
eval_dataset = dataset["test"]
模型与分词器初始化
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassificationtokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels=2) # 二分类任务
数据预处理
def tokenize_function(examples):return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True)tokenized_train = train_dataset.map(tokenize_function, batched=True)
tokenized_eval = eval_dataset.map(tokenize_function, batched=True)
训练配置
from transformers import TrainingArguments, Trainertraining_args = TrainingArguments(output_dir="./bert_output",per_device_train_batch_size=8,per_device_eval_batch_size=8,num_train_epochs=3,evaluation_strategy="epoch",save_strategy="epoch",
)trainer = Trainer(model=model,args=training_args,train_dataset=tokenized_train,eval_dataset=tokenized_eval,
)
启动训练
trainer.train()
推理示例
import torchdef predict(text):inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)with torch.no_grad():outputs = model(**inputs)logits = outputs.logitsreturn torch.argmax(logits, dim=1).item()# 示例调用
prediction = predict("This movie is fantastic!")
print(f"Predicted class: {prediction}") # 输出0或1
关键说明
- 使用
bert-base-uncased作为基础模型，适用于英文任务。中文任务可替换为bert-base-chinese。 - 训练参数（如批次大小、学习率）需根据实际数据和硬件调整。
- 推理时需确保输入文本与训练数据预处理方式一致。
RoBERTa
- 由Facebook提出，通过更大的批量、更长的训练时间和更多数据改进BERT
- 移除了下一句预测任务，仅使用MLM（掩码语言建模）
- 在多项NLP任务中表现优于原始BERT
RoBERTa 训练与推理代码实现
以下示例使用 transformers 和 datasets 库实现 RoBERTa 模型的训练与推理流程。需提前安装依赖：
pip install transformers datasets torch
数据预处理
from datasets import load_dataset
from transformers import RobertaTokenizer# 加载数据集（示例使用IMDB影评）
dataset = load_dataset("imdb")
tokenizer = RobertaTokenizer.from_pretrained("roberta-base")def tokenize_function(examples):return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True)tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True)
模型训练
from transformers import RobertaForSequenceClassification, Trainer, TrainingArgumentsmodel = RobertaForSequenceClassification.from_pretrained