【UCAS自然语言处理作业二】训练FFN, RNN, Attention机制的语言模型，并计算测试集上的PPL

长命百岁️2023-11-30 19:10

文章目录

前言

本次实验主要针对前馈神经网络，RNN，以及基于注意力机制的网络学习语言建模任务，并在测试集上计算不同语言模型的PPL

  • PPL计算：我们采用teacher forcing的方式，给定ground truth context，让其预测next token，并将这些token的log probability进行平均，作为文本的PPL。
  • CrossEntropyLoss：可以等价于PPL的计算，因此，我们将交叉熵损失作为ppl，具体原理可参考本人博客：如何计算文本的困惑度perplexity(ppl)_ppl计算_长命百岁️的博客-CSDN博客
  • 我们将数据分为训练集和测试集(后1000条)
  • 分词采用bart-base-chinese使用的tokenizer，词表大小为21128。当然，也可以利用其他分词工具构建词表
  • 本文仅对重要的实验代码进行说明

前馈神经网络

数据组织

我们利用前馈神经网络，训练一个2-gram语言模型，即每次利用两个token来预测下一个token

python 复制代码 
def get_n_gram_data(self, data, n):
    res_data = []
    res_label = []
    if len(data) < n:
        raise VallueError("too short")
        start_idx = 0
        while start_idx + n <= len(data):
            res_data.append(data[start_idx: start_idx + n - 1])
            res_label.append(data[start_idx + n - 1])
            start_idx += 1
            return res_data, res_label
  • 该函数的输入是一个分词后的token_ids列表，输出是将这个ids分成不同的data, label对
python 复制代码 
def get_data(path, n):
    res_data = []
    res_label = []
    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('/users/nishiyu/ict/Models/bart-base-chinese')
    with open(path) as file:
        data = file.readlines()
        for sample in data:
            sample_data, sample_label = get_n_gram_data(tokenizer(sample, return_tensors='pt')['input_ids'][0], n)
            for idx in range(len(sample_data)):
                res_data.append(sample_data[idx])
                res_label.append(sample_label[idx])
    return res_data, res_label
  • 该函数对数据集中的每条数据进行分词，并得到对应的data, label对
  • 值得注意的是，这样所有的输入/输出都是等长的，因此可以直接组装成batch

Dataset

python 复制代码 
class NGramDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_path, window_size=3):
        self.data, self.label = get_data(data_path, window_size)

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, i):
        return self.data[i], self.label[i]
  • 通过window_size来指定n-gram
  • 每次访问返回data，label

网络结构

python 复制代码 
class FeedForwardNNLM(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, window_size, hidden_dim):
        super(FeedForwardNNLM, self).__init__()
        self.embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.e2h = nn.Linear((window_size - 1) * embedding_dim, hidden_dim)
        self.h2o = nn.Linear(hidden_dim, vocab_size)
        self.activate = F.relu

    def forward(self, inputs):
        embeds = self.embeddings(inputs).reshape([inputs.shape[0], -1])
        hidden = self.activate(self.e2h(embeds))
        output = self.h2o(hidden)
        return output
  • 网络流程：embedding层->全连接层->激活函数->线性层词表映射

训练

python 复制代码 
class Trainer():
    def __init__(self, args, embedding_dim, hidden_dim):
        self.args = args
        self.model = FeedForwardNNLM(self.args.vocab_size, embedding_dim, args.window_size, hidden_dim)
        self.train_dataset = NGramDataset(self.args.train_data, self.args.window_size)
        self.train_dataloader = DataLoader(self.train_dataset, batch_size=args.batch_size, shuffle=True)
        self.test_dataset = NGramDataset(self.args.test_data, self.args.window_size)
        self.test_dataloader = DataLoader(self.test_dataset, batch_size=args.batch_size, shuffle=False)

    def train(self):
        self.model.train()
        device = torch.device('cuda')
        self.model.to(device)
        criterion = nn.CrossEntropyLoss()
        optimizer = Adam(self.model.parameters(), lr=5e-5)
        for epoch in range(args.epoch):
            total_loss = 0.0
            for step, batch in enumerate(self.train_dataloader):
                input_ids = batch[0].to(device)
                label_ids = batch[1].to(device)
                logits = self.model(input_ids)
                loss = criterion(logits, label_ids)
                loss.backward()
                optimizer.step()
                self.model.zero_grad()

                total_loss += loss
            print(f'epoch: {epoch}, train loss: {total_loss / len(self.train_dataloader)}')
            self.evaluation()
  • 首先调用dataset和dataloader对数据进行组织
  • 然后利用CrossEntropyLoss，Adam优化器(lr=5e-5)进行训练
  • 评估测试集效果

超参设置

python 复制代码 
def get_args():
    parser = argparse.ArgumentParser()

    # 添加命令行参数
    parser.add_argument('--vocab_size', type=int, default=21128)
    parser.add_argument('--train_data', type=str)
    parser.add_argument('--test_data', type=str)
    parser.add_argument('--window_size', type=int)
    parser.add_argument('--epoch', type=int, default=50)
    parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=4096)

    args = parser.parse_args()
    return args
  • embedding_dim=128
  • hidden_dim=256
  • epoch = 150

RNN

数据组织&Dataset

RNN的数据组织比较简单，就是每一行作为一个输入就可以，不详细展开

网络结构

python 复制代码 
class RNNLanguageModel(nn.Module):
    def __init__(self, args, embedding_dim, hidden_dim):
        super(RNNLanguageModel, self).__init__()
        self.args = args
        self.embeddings = nn.Embedding(self.args.vocab_size, embedding_dim)
        self.rnn = nn.RNN(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True)
        self.linear = nn.Linear(hidden_dim, self.args.vocab_size)

    def forward(self, inputs):
        embeds = self.embeddings(inputs)
        output, hidden = self.rnn(embeds)
        output = self.linear(output)
        return output
  • 网络流程：embedding->rnn网络->线性层词表映射
  • 这里RNN模型直接调用API

训练

自回归模型的训练是值得注意的

python 复制代码 
class Trainer():
    def __init__(self, args, embed_dim, head_dim):
        self.args = args
        self.tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('/users/nishiyu/ict/Models/bart-base-chinese')
        self.model = RNNLanguageModel(args, embed_dim, head_dim)
        self.train_dataset = AttenDataset(self.args.train_data)
        self.train_dataloader = DataLoader(self.train_dataset, batch_size=args.batch_size, shuffle=True)
        self.test_dataset = AttenDataset(self.args.test_data)
        self.test_dataloader = DataLoader(self.test_dataset, batch_size=args.batch_size, shuffle=False)

    def train(self):
        self.model.to(self.args.device)
        criterion = nn.CrossEntropyLoss()
        optimizer = Adam(self.model.parameters(), lr=5e-5)
        for epoch in range(args.epoch):
            self.model.train()
            total_loss = 0.0
            for step, batch in enumerate(self.train_dataloader):
                tokens = self.tokenizer(batch, truncation=True, padding=True, max_length=self.args.max_len, return_tensors='pt').to(self.args.device)
                input_ids = tokens['input_ids'][:, :-1]

                label_ids = tokens['input_ids'][:, 1:].clone()
                pad_token_id = self.tokenizer.pad_token_id
                label_ids[label_ids == pad_token_id] = -100 

                logits = self.model(input_ids)
                loss = criterion(logits.view(-1, self.args.vocab_size), label_ids.view(-1))
                loss.backward()
                optimizer.step()
                self.model.zero_grad()

                total_loss += loss
            print(f'epoch: {epoch}, train loss: {total_loss / len(self.train_dataloader)}')
            self.evaluation()

  • 与FFN不同的是，我们在需要数据的时候才进行分词

  • 注意到，数据集中不同数据的长度是不同的 ，我们想要将这些数据组织成batch ，进行并行化训练，需要加padding 。在训练过程中我们选择右padding

    python 复制代码 
    input_ids = tokens['input_ids'][:, :-1]
label_ids = tokens['input_ids'][:, 1:].clone()
pad_token_id = self.tokenizer.pad_token_id
label_ids[label_ids == pad_token_id] = -100
    • 这四句是训练的核心代码，决定是否正确，从上往下分别是：
      • 组织输入：因为我们要预测下一个token，因此，输入最多就进行到倒数第二个token，所以不要最后一个
      • 组织label：因为我们要预测下一个token，因此作为label来说，不需要第一个token
      • 组织loss ：对于padding部分的token，是不需要计算loss的，因此我们将padding部分对应的label_ids设置为-100，这是因为，损失函数默认id为-100的token为pad部分，不进行loss计算

超参设置

  • embedding_dim=512
  • hidden_dim=128
  • epoch=30
  • batch_size=12

注意力网络

数据组织&Dataset

与RNN完全相同，不进行介绍

网络结构

因为此网络比较重要，我之前也BART, GPT-2等模型的源码，因此我们选择自己写一个一层的decoder-only模型

  • 我们主要实现了自注意力机制
  • 对dropout，layerNorm，残差链接等操作并没有关注

Attention部分

python 复制代码 
class SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(
        self,
        args,
        embed_dim: int,
        num_heads: int,
        bias = True
    ):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.args = args
        self.embed_dim = embed_dim
        self.num_heads = num_heads
        self.head_dim = embed_dim // num_heads
        self.scaling = self.head_dim**-0.5

        self.k_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim, bias=bias)
        self.v_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim, bias=bias)
        self.q_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim, bias=bias)
        self.out_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim, bias=bias)

    def _shape(self, tensor: torch.Tensor, seq_len: int, bsz: int):
        return tensor.view(bsz, seq_len, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2).contiguous()

    def forward(self, hidden_states: torch.Tensor):
        """Input shape: Batch x seq_len x dim"""
        bsz, tgt_len, _ = hidden_states.size()

        # get query proj
        query_states = self.q_proj(hidden_states) * self.scaling
       
        # self_attention
        key_states = self._shape(self.k_proj(hidden_states), -1, bsz) # bsz, heads, seq_len, dim
        value_states = self._shape(self.v_proj(hidden_states), -1, bsz)

        proj_shape = (bsz * self.num_heads, -1, self.head_dim)
        query_states = self._shape(query_states, tgt_len, bsz).view(*proj_shape) # bsz_heads, seq_len, dim
        key_states = key_states.reshape(*proj_shape)
        value_states = value_states.reshape(*proj_shape)
        attn_weights = torch.bmm(query_states, key_states.transpose(1, 2)) # bsz*head_num, tgt_len, src_len

        src_len = key_states.size(1)
        # causal_mask
        mask_value = torch.finfo(attn_weights.dtype).min
        matrix = torch.ones(bsz * self.num_heads, src_len, tgt_len).to(self.args.device)
        causal_mask = torch.triu(matrix, diagonal=1)
        causal_weights = torch.where(causal_mask.byte(), mask_value, causal_mask.double())
        attn_weights += causal_weights

        # do not need attn_mask
        attn_probs = nn.functional.softmax(attn_weights, dim=-1)

        # get output
        attn_output = torch.bmm(attn_probs, value_states)
        attn_output = attn_output.view(bsz, self.num_heads, tgt_len, self.head_dim)
        attn_output = attn_output.transpose(1, 2)
        attn_output = attn_output.reshape(bsz, tgt_len, self.embed_dim)
        attn_output = self.out_proj(attn_output)

        return attn_output
  • 首先我们定义了embed_dim, 多少个头，以及K,Q,V的映射矩阵
  • forward函数的输入是一个batch的embedding，流程如下
    • 将输入分别映射为K, Q, V, 并将尺寸转换为多头的形式，shape(bsz*num_heads, seq_len, dim)
    • 进行casual mask
      • 首先定义一个当前数据个数下的最小值，当一个数加上这个值再进行softmax，概率基本为0
      • 根据K, Q, V，得到一个分数矩阵attn_weights
      • 然后定义一个大小为bsz * self.num_heads, src_len, tgt_len的全1矩阵
      • 将该矩阵变成一个上三角矩阵，其中为1的地方，代表着当前位置需要进行mask，其他位置都是0
      • 对于矩阵中为1的地方，我们用定义的最小值来替换、
      • 将分数矩阵与mask矩阵相加，就实现了一个causal 分数矩阵
      • 然后进行softmax，通过V得到目标向量
    • 为什么没有对padding进行mask ？
      • 因为不需要，我们进行的是右padding，所以causal mask已经对后面的padding进行了mask
      • 另外，当真正的输入输出算完后，对于后面padding位置对应的输出，是不统计loss的，因此padding没有影响

完整模型

python 复制代码 
class AttentionModel(nn.Module):
    def __init__(self, args, embed_dim, head_num):
        super(AttentionModel, self).__init__()
        self.args = args
        self.embeddings = nn.Embedding(self.args.vocab_size, embed_dim)
        self.p_embeddings = nn.Embedding(self.args.max_len, embed_dim)
        self.attention = SelfAttention(self.args, embed_dim, head_num)
        self.output = nn.Linear(embed_dim, self.args.vocab_size)
    
    def forward(self, input_ids, attn_mask):
        embeddings = self.embeddings(input_ids)
        position_embeddings = self.p_embeddings(torch.arange(0, input_ids.shape[1], device=self.args.device))
        embeddings = embeddings + position_embeddings
        output = self.attention(embeddings, attn_mask)
        logits = self.output(output)
        return logits
  • 我们不仅做了embedding，还实现了position embedding

训练部分

训练阶段与RNN一直，也是组织输入，输出，以及loss

超参设置

  • embed_dim=512
  • num_head=8
  • epoch=30
  • batch_size=12

结果与分析

训练集Loss

  • FFN loss（最小值4.332110404968262）

  • RNN loss（最小值4.00740385055542）

  • Attention loss（最小值3.7037367820739746）

测试集PPL

  • FFN（最小值4.401318073272705）

  • RNN（最小值4.0991902351379395）

  • Attention（最小值3.9784348011016846）

从结果来看，无论是train loss, 还是test ppl，均有FFN>RNN>Attention的关系，且我们看到后两个模型还未完全收敛，性能仍有上升空间。

  • 尽管FFN的任务更简单，其性能仍最差，这是因为其模型结构过于简单
  • RNN与Attention任务一致，但性能更差
  • Attention性能最好，这些观察均符合基本认识

代码可见：ShiyuNee/Train-A-Language-Model-based-on-FFN-RNN-Attention (github.com)

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