微调预训练模型——文本分类

文本分类任务有9个级别：

GLUE_TASKS = ["cola", "mnli", "mnli-mm", "mrpc",
              "qnli", "qqp", "rte", "sst2", "stsb", "wnli"]

CoLA (Corpus of Linguistic Acceptability) 鉴别一个句子是否语法正确.
MNLI (Multi-Genre Natural Language Inference) 给定一个假设，判断另一个句子与该假设的关系：entails, contradicts 或者 unrelated。
MRPC (Microsoft Research Paraphrase Corpus) 判断两个句子是否互为paraphrases.
QNLI (Question-answering Natural Language Inference) 判断第2句是否包含第1句问题的答案。
QQP (Quora Question Pairs2) 判断两个问句是否语义相同。
RTE (Recognizing Textual Entailment)判断一个句子是否与假设成entail关系。
SST-2 (Stanford Sentiment Treebank) 判断一个句子的情感正负向.
STS-B (Semantic Textual Similarity Benchmark) 判断两个句子的相似性（分数为1-5分）。
WNLI (Winograd Natural Language Inference) Determine if a sentence with an anonymous pronoun and a sentence with this pronoun replaced are entailed or not.

本次的notebook以CoLA任务为例：

# 任务为CoLA任务
task = "cola"
# BERT模型
model_checkpoint = "distilbert-base-uncased"
# 根据GPU调整batch_size大小，避免显存溢出
batch_size = 16

加载数据

from datasets import load_dataset, load_metric
actual_task = "mnli" if task == "mnli-mm" else task
dataset = load_dataset("glue", actual_task) 
metric = load_metric('glue', actual_task)

这个datasets对象本身是一种DatasetDict数据结构. 对于训练集、验证集和测试集，只需要使用对应的key（train，validation，test）即可得到相应的数据。

下面是结构：

DatasetDict({
    train: Dataset({
        features: ['sentence', 'label', 'idx'],
        num_rows: 8551
    })
    validation: Dataset({
        features: ['sentence', 'label', 'idx'],
        num_rows: 1043
    })
    test: Dataset({
        features: ['sentence', 'label', 'idx'],
        num_rows: 1063
    })
})

metric评估分数的api

metric.compute(predictions=fake_preds, references=fake_labels)

计算分数，每一个文本分类任务所对应的metic有所不同，具体如下:

for CoLA: Matthews Correlation Coefficient
for MNLI (matched or mismatched): Accuracy
for MRPC: Accuracy and F1 score
for QNLI: Accuracy
for QQP: Accuracy and F1 score
for RTE: Accuracy
for SST-2: Accuracy
for STS-B: Pearson Correlation Coefficient and [Spearman's_Rank_Correlation_Coefficient](https://en.wikipedia.org/wiki/Spearman's_rank_correlation_coefficient)
for WNLI: Accuracy

所以metric要和任务对齐。

数据预处理

在将数据喂入模型之前，我们需要对数据进行预处理。预处理的工具叫Tokenizer。Tokenizer首先对输入进行tokenize，然后将tokens转化为预模型中需要对应的token ID，再转化为模型需要的输入格式。

为了达到数据预处理的目的，我们使用AutoTokenizer.from_pretrained方法实例化我们的tokenizer，这样可以确保：

我们得到一个与预训练模型一一对应的tokenizer。
使用指定的模型checkpoint对应的tokenizer的时候，我们也下载了模型需要的词表库vocabulary，准确来说是tokens vocabulary。

这个被下载的tokens vocabulary会被缓存起来，从而再次使用的时候不会重新下载。

from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint, use_fast=True)

注意：use_fast=True要求tokenizer必须是

transformers.PreTrainedTokenizerFast

类型，因为我们在预处理的时候需要用到fast tokenizer的一些特殊特性（比如多线程快速tokenizer）。如果对应的模型没有fast tokenizer，去掉这个选项即可。

几乎所有模型对应的tokenizer都有对应的fast tokenizer。我们可以在模型tokenizer对应表里查看所有预训练模型对应的tokenizer所拥有的特点。

tokenizer既可以对单个文本进行预处理，也可以对一对文本进行预处理，tokenizer预处理后得到的数据满足预训练模型输入格式

tokenizer("Hello, this one sentence!", "And this sentence goes with it.")

取决于我们选择的预训练模型，我们将会看到tokenizer有不同的返回，tokenizer和预训练模型是一一对应的，更多信息可以在这里进行学习。

预处理代码:

def preprocess_function(examples):

  if sentence2_key is None:

     return tokenizer(examples[sentence1_key], truncation=True)

  return tokenizer(examples[sentence1_key], examples[sentence2_key], truncation=True)

预处理函数可以处理单个样本，也可以对多个样本进行处理。如果输入是多个样本，那么返回的是一个list：

preprocess_function(dataset['train'][:5])

微调预训练模型

既然数据已经准备好了，现在我们需要下载并加载我们的预训练模型，然后微调预训练模型。既然我们是做seq2seq任务，那么我们需要一个能解决这个任务的模型类。我们使用AutoModelForSequenceClassification 这个类。和tokenizer相似，from_pretrained方法同样可以帮助我们下载并加载模型，同时也会对模型进行缓存，就不会重复下载模型啦。

需要注意的是：STS-B是一个回归问题，MNLI是一个3分类问题：

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, TrainingArguments, Trainer

num_labels = 3 if task.startswith("mnli") else 1 if task=="stsb" else 2
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_checkpoint, num_labels=num_labels)

由于我们微调的任务是文本分类任务，而我们加载的是预训练的语言模型，所以会提示我们加载模型的时候扔掉了一些不匹配的神经网络参数.

训练参数

为了能够得到一个Trainer训练工具，我们还需要3个要素，其中最重要的是训练的设定/参数 TrainingArguments。这个训练设定包含了能够定义训练过程的所有属性。

metric_name = "pearson" if task == "stsb" else "matthews_correlation" if task == "cola" else "accuracy"

args = TrainingArguments(
    "test-glue",
    evaluation_strategy = "epoch",
    save_strategy = "epoch",
    learning_rate=2e-5,
    per_device_train_batch_size=batch_size,
    per_device_eval_batch_size=batch_size,
    num_train_epochs=5,
    weight_decay=0.01,
    load_best_model_at_end=True,
    metric_for_best_model=metric_name,
)

上面evaluation_strategy = "epoch"参数告诉训练代码：我们每个epcoh会做一次验证评估。

由于不同的任务需要不同的评测指标，我们定一个函数来根据任务名字得到评价方法:

def compute_metrics(eval_pred):
    predictions, labels = eval_pred
    if task != "stsb":
        predictions = np.argmax(predictions, axis=1)
    else:
        predictions = predictions[:, 0]
    return metric.compute(predictions=predictions, references=labels)

传给Trainer

validation_key = "validation_mismatched" if task == "mnli-mm" else "validation_matched" if task == "mnli" else "validation"
trainer = Trainer(
    model,
    args,
    train_dataset=encoded_dataset["train"],
    eval_dataset=encoded_dataset[validation_key],
    tokenizer=tokenizer,
    compute_metrics=compute_metrics
)

训练与评估

trainer.train()

trainer.evaluate()

The following columns in the evaluation set  don't have a corresponding argument in `DistilBertForSequenceClassification.forward` and have been ignored: idx, sentence.
***** Running Evaluation *****
  Num examples = 1043
  Batch size = 16

[66/66 00:02]

{'epoch': 5.0,
 'eval_loss': 0.7388790845870972,
 'eval_matthews_correlation': 0.5308757570358055,
 'eval_runtime': 2.0787,
 'eval_samples_per_second': 501.765,
 'eval_steps_per_second': 31.751}

超参数搜索

Trainer支持超参数搜索，使用optuna or Ray Tune代码库。需要安装：

! pip install optuna

! pip install ray[tune]

Trainer在搜索时将会返回多个训练好的模型，所以需要传入一个定义好的模型从而让Trainer可以不断重新初始化该传入的模型：

def model_init():

  return AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_checkpoint, num_labels=num_labels)

传给Trainer

trainer = Trainer(

  model_init=model_init,

  args=args,

  train_dataset=encoded_dataset["train"],

  eval_dataset=encoded_dataset[validation_key],

  tokenizer=tokenizer,

  compute_metrics=compute_metrics

)

调用方法hyperparameter_search。这个过程可能很久，我们可以先用部分数据集进行超参搜索，再进行全量训练。比如使用1/10的数据进行搜索：

best_run = trainer.hyperparameter_search(n_trials=10, direction="maximize")

best_run

BestRun(run_id='2', objective=0.5255827322697563, hyperparameters={'learning_rate': 4.5335767669016705e-05, 'num_train_epochs': 5, 'seed': 34, 'per_device_train_batch_size': 16})

给trainer设置参数

for n, v in best_run.hyperparameters.items():

  setattr(trainer.args, n, v)

trainer.train()

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