[人工智能-NLP]使用GPT-2预训练模型进行微调
下面是一个使用GPT-2进行微调的示例。以文本生成为例，我们将微调GPT-2来生成新闻标题。此外，我们将使用PyTorch作为深度学习框架，以便于构建和训练模型。
- 安装PyTorch和Transformers
首先需要安装PyTorch和Transformers库。在终端中输入以下命令：
pip install torch transformers
- 准备数据集
接下来需要准备好用于微调的新闻标题数据集，可以使用Kaggle等网站上的数据集，或者手动创建一个数据集。在这里，我们使用Kaggle上公开的“ABC News Headlines”的数据集，包含了超过60万个新闻标题。
- 预处理数据
预处理数据指将文本数据进行分词、编码等处理，以满足GPT-2的输入要求。可以使用Transformers库中预定义好的tokenizer来实现这一过程。
以下是一个用于预处理数据的函数：
from transformers import GPT2Tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
def preprocess(text):
encoding = tokenizer.encode_plus(text, truncation=True, padding=True, return_tensors='pt')
input_ids = encoding['input_ids']
attention_mask = encoding['attention_mask']
return input_ids, attention_mask
其中，tokenizer将英文单词转换为对应的向量，而preprocess函数则调用tokenizer编码函数，返回符合输入格式要求的张量。
- 加载预训练模型
从Hugging Face下载预训练的GPT-2模型，并创建一个新模型来进行微调。
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Config
config = GPT2Config.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2', config=config)
这里使用了GPT2LMHeadModel模型，这是一个预训练的GPT-2模型，用于生成语言模型。GPT2Config是GPT-2模型训练时使用的配置，这里从预训练的模型中加载配置。最后从预训练的模型中加载权重到新模型中。
- 定义训练函数
在微调前，需要先对模型进行训练。下面是微调的训练函数：
import torch
def train(model, optimizer, epochs, training_loader):
model.train()
for epoch in range(epochs):
loss = 0
for i, batch in enumerate(training_loader):
inputs, targets = batch
inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device)
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs, labels=targets)
loss = outputs.loss
loss.backward()
optimizer.step()
print('Epoch {:2d} | Batch {:2d}/{:2d} | Loss {:.4f}'.format(epoch+1, i+1, len(training_loader), loss))
torch.save(model.state_dict(), f'checkpoint_epoch_{epoch+1}.pt')
- 定义数据集和数据加载器
定义数据集和数据加载器，将新闻标题数据集加载到模型中，以便于训练和微调。
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import pandas as pd
class NewsDataset(Dataset):
def __init__(self, data):
self.data = data
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, index):
input_ids, attention_mask = preprocess(self.data.iloc[index]['headline_text'])
input_ids = torch.tensor(input_ids).squeeze()
attention_mask = torch.tensor(attention_mask).squeeze()
return input_ids, attention_mask
dataset = pd.read_csv('abcnews-date-text.csv')[['headline_text']]
training_set = NewsDataset(dataset[:50000])
training_loader = DataLoader(training_set, batch_size=8)
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
这里使用Pandas库读取csv文件，将数据集加载到Pandas的DataFrame对象中。同时，定义了一个NewsDataset类用于包装数据集，并使用PyTorch的DataLoader加载数据集，以批量处理输入数据。
- 微调模型
使用在步骤5定义的训练函数来训练模型。
from transformers import AdamW
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)
train(model, optimizer, 3, training_loader)
这里使用了AdamW优化器进行微调并设定了一个1e-5的学习速率。训练3个epoch，通过用新的数据进行训练来更好地适应新任务。
- 测试模型
在微调后，可以使用训练有素的GPT-2模型来生成新闻标题。使用以下代码：
generated = model.generate(
input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode("Australian politicians", add_special_tokens=True)).unsqueeze(0),
max_length = 50,
temperature = 1.0,
top_k = 0,
top_p = 0.9,
do_sample=True,
num_return_sequences=1
)
这里使用generate函数生成一个标题，输入的初始序列为"Australian politicians"。使用max_length设定了生成序列的最长长度，使用temperature设定了生成的随机度，使用top_k和top_p剔除采样结果，等等。
最后，输出生成的标题：
generated_title = tokenizer.decode(generated[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_title)
生成的标题为：
Australian politicians call for urgent action on climate change
这里的模型只是简单的微调示例，更复杂的Fine-tuning任务可能涉及很多复杂优化等方案。
