文章目录
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- 昇思MindSpore应用实践
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- 1、基于MindSpore通过GPT实现情感分类
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- [GPT 模型（Generative Pre-Training）简介](#GPT 模型（Generative Pre-Training）简介)
- imdb影评数据集情感分类
- 2、Tokenizer导入预训练好的GPT
- 3、基于预训练的GPT微调实现情感分类
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- Reference
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昇思MindSpore应用实践
本系列文章主要用于记录昇思25天学习打卡营的学习心得。
1、基于MindSpore通过GPT实现情感分类
GPT 模型（Generative Pre-Training）简介
GPT-1模型是一种基于神经网络的自回归（AR）语言模型。该模型使用了"Transformer"的编解码架构，一种新型的序列到序列（Seq2Seq）模型，能够在处理长序列数据时避免传统的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）中存在的梯度消失问题。
Transformer架构中的关键组件包括多头自注意力机制和残差连接等，GPT使用了Transformer的解码器部分。
预训练技术：GPT-1使用了一种称为"生成式预训练"（Generative Pre-Training，GPT）的技术。
预训练分为两个阶段：预训练和微调（fine-tuning）。
在预训练阶段，GPT-1使用了大量的无标注文本数据集，例如维基百科和网页文本等。通过最大化预训练数据集上的log-likelihood来训练模型参数。
在微调 阶段，GPT-1将预训练模型的参数用于特定的自然语言处理任务，如文本分类和问答系统等。
多层模型：GPT-1模型由多个堆叠的Transformer编码器组成，每个编码器包含多个注意力头和前向神经网络。这使得模型可以从多个抽象层次对文本进行建模，从而更好地捕捉文本的语义信息。
通过使用上述预训练任务，研究团队成功地训练出了一个大规模的语言模型GPT。该模型在多项语言理解任务上取得了显著的成果，包括阅读理解、情感分类和自然语言推理等任务。
imdb影评数据集情感分类
python
import os
import mindspore
from mindspore.dataset import text, GeneratorDataset, transforms
from mindspore import nn
from mindnlp.dataset import load_dataset
from mindnlp._legacy.engine import Trainer, Evaluator
from mindnlp._legacy.engine.callbacks import CheckpointCallback, BestModelCallback
from mindnlp._legacy.metrics import Accuracy
imdb_ds = load_dataset('imdb', split=['train', 'test'])
imdb_train = imdb_ds['train']
imdb_test = imdb_ds['test']
imdb_train.get_dataset_size()
import numpy as np
def process_dataset(dataset, tokenizer, max_seq_len=512, batch_size=4, shuffle=False):
is_ascend = mindspore.get_context('device_target') == 'Ascend'
def tokenize(text):
if is_ascend:
tokenized = tokenizer(text, padding='max_length', truncation=True, max_length=max_seq_len)
else:
tokenized = tokenizer(text, truncation=True, max_length=max_seq_len)
return tokenized['input_ids'], tokenized['attention_mask']
if shuffle:
dataset = dataset.shuffle(batch_size)
# map dataset
dataset = dataset.map(operations=[tokenize], input_columns="text", output_columns=['input_ids', 'attention_mask'])
dataset = dataset.map(operations=transforms.TypeCast(mindspore.int32), input_columns="label", output_columns="labels")
# batch dataset
if is_ascend:
dataset = dataset.batch(batch_size)
else:
dataset = dataset.padded_batch(batch_size, pad_info={'input_ids': (None, tokenizer.pad_token_id),
'attention_mask': (None, 0)})
return dataset2、Tokenizer导入预训练好的GPT
python
from mindnlp.transformers import GPTTokenizer
# tokenizer
gpt_tokenizer = GPTTokenizer.from_pretrained('openai-gpt')
# add sepcial token: <PAD>
special_tokens_dict = {
"bos_token": "<bos>",
"eos_token": "<eos>",
"pad_token": "<pad>",
}
num_added_toks = gpt_tokenizer.add_special_tokens(special_tokens_dict)
# split train dataset into train and valid datasets，训练集和验证集分割
imdb_train, imdb_val = imdb_train.split([0.7, 0.3])
dataset_train = process_dataset(imdb_train, gpt_tokenizer, shuffle=True)
dataset_val = process_dataset(imdb_val, gpt_tokenizer)
dataset_test = process_dataset(imdb_test, gpt_tokenizer)
next(dataset_train.create_tuple_iterator())
[Tensor(shape=[4, 512], dtype=Int64, value=
[[11295, 246, 244 ... 40480, 40480, 40480],
[ 616, 509, 246 ... 40480, 40480, 40480],
[ 616, 4894, 498 ... 40480, 40480, 40480],
[ 589, 500, 589 ... 40480, 40480, 40480]]),
Tensor(shape=[4, 512], dtype=Int64, value=
[[1, 1, 1 ... 0, 0, 0],
[1, 1, 1 ... 0, 0, 0],
[1, 1, 1 ... 0, 0, 0],
[1, 1, 1 ... 0, 0, 0]]),
Tensor(shape=[4], dtype=Int32, value= [0, 0, 0, 1])]3、基于预训练的GPT微调实现情感分类
python
from mindnlp.transformers import GPTForSequenceClassification
from mindspore.experimental.optim import Adam
# set bert config and define parameters for training
model = GPTForSequenceClassification.from_pretrained('openai-gpt', num_labels=2)
model.config.pad_token_id = gpt_tokenizer.pad_token_id
model.resize_token_embeddings(model.config.vocab_size + 3)
optimizer = nn.Adam(model.trainable_params(), learning_rate=2e-5)
metric = Accuracy()
# define callbacks to save checkpoints
ckpoint_cb = CheckpointCallback(save_path='checkpoint', ckpt_name='gpt_imdb_finetune', epochs=1, keep_checkpoint_max=2)
best_model_cb = BestModelCallback(save_path='checkpoint', ckpt_name='gpt_imdb_finetune_best', auto_load=True)
trainer = Trainer(network=model, train_dataset=dataset_train,
eval_dataset=dataset_train, metrics=metric,
epochs=1, optimizer=optimizer, callbacks=[ckpoint_cb, best_model_cb],
jit=False)
trainer.run(tgt_columns="labels")
Reference
2 昇思大模型平台