前端也要懂算法，不会算法也能微调一个 NLP 预训练模型

前言

学习 nlp 的过程，就像升级打怪，每一个阶段都是一个坎，要想出新手村，需要跨过这几个坎

• level 1、了解 nlp 的概念 和 能做的边界

• level 2、会用一个已有的模型

• level 3、学会微调一个自己业务专属的模型

• level 4、定义一个全新的模型

之前有分享过 前端工程师如何快速使用一个 NLP 模型 ，本文是该文的一个小进阶

• 初探 level3

本文预计需要 30min，通过本文主要获得几个知识点：

• 回顾 NLP 的一些概念

• 学会微调一个 中文 bert 模型 完形填空任务

nlp 介绍

发展历史

NLP 任务的发展有两个明显的阶段，我们以 bert 模型为区分点，前半段是基础的神经网络阶段（bert 模型之前的阶段），后半段是 BertTology 阶段（bert 模型之后的阶段）

参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/148007742

• 1950-1970 - 采用 基于规则 的方法

  人们定义了大量语言规则，但因规则的局限性，只能解决一些简单问题

• 1970-20 世纪初 - 采用 基于统计 的方法

  随着技术发展 和 语料库丰富，基于统计的方案逐渐代替了基于规则的方法，开始走向实际应用

• 2008-2018 - 引入深度学习 的 RNN、LSTM、GRU

  在图像识别和语音识别领域的成果激励下，人们也逐渐开始引入深度学习来做自然语言处理研究，由最初的词向量到 2013 年的 word2vec，将深度学习与自然语言处理的结合推向了高潮，并在机器翻译、问答系统、阅读理解等领域取得了一定成功

• 现今

  2017 年谷歌提出了 Transformer 架构模型，2018 年底，基于 Transformer 架构，谷歌推出了 bert 模型，bert 模型一诞生，便在各大 11 项 NLP 基础任务中展现出了卓越的性能（https://gluebenchmark.com/leaderboard） ，现在很多模型都是基于或参考 Bert 模型进行改造

bert 大家族

目前研究方向

方向分为两个方向

https://zhuanlan.zhihu.com/p/56802149

• 自然语言理解 NLU

• 自然语言生成 NLG

下图是 huggingface 上提供的 nlp 任务类别

学习 nlp 绕不开的一个知识概念

神经网络基本原理

这是个有点大的概念，本文为了避免冗余繁琐，主要强调两个地方，方便有个大体认知

神经元

单个神经元是神经网络的基础，就像生物界的神经元（树突决定输入、输出；轴突完成信号传递）

数学表示如下：Output=f(∑n(x*w)+θ)

可以看出一个神经元可以接受多个参数（x1、x2、...、xn），每个参数会配置一个对应的权重 w1、w2、wn，经过加权求和之后，加上一个偏置值 θj ，经过一个激活函数 f 处理得到输出。

激活函数作用：加入非线性因素，解决线性模型表达能力的不足，拟合更多的情况

其中 w、θ 的值由 模型训练 得到 ，一个神经网络训练过程就是让每个神经元模型的权重值调整到最佳，以使整体的预测效果最好

神经网络工作基本流程

image.png

损失函数：计算 输出值、目标值 之间的误差

反向传播：把误差传递给权重，让权重做适当的调整，最终让正向传播的输出结果与标签间误差最小

学习率：反向传播中步长大小，控制调节幅度，在精度和速度之间找到一个平衡

优化器：一般需要反复迭代才能找到适合的权重，比较耗时，所以我们通过 一套策略（优化器）利用算法从而更快、更好的将参数调整到位

but，在代码编写过程中，我们并不需要手写一个损失函数，手写一个优化器，Pytorch 会帮你封装成了一个个 api；而在大部分场景甚至都不需要再去手写神经网络 或者 训练别人写好的神经网络， 因为我们可以直接使用预训练模型，开箱即用

预训练模型

前面有提到 bert 模型，bert 模型就是一个预训练模型，下面简单说下预训练模型

具体可以回顾下： 前端工程师如何快速使用一个 NLP 模型

概念：什么是预训练模型

第三方（主要是三方机构）用数据集已经训练好的模型，通常情况下，我们可以拿来即用

一些预训练模型的训练成本

如何使用预训练模型

很多开源的预训练模型大家会提交到 github 或者发布到 huggingface ^[1] 中

国内也有类似 hugginface 平台- 百度 paddle ^[2] ，但还是 huggingface 使用人最多

huggingface 主要用两种方式：

方式 1、借助 huggingface 封装好的 pipeline，一行代码调用

方式 2、借助 huggingface transformers 提供的原子化 api （model、tokenizer）等完成

原子化 api 使用三个步骤：

• 分词：句子拆成词，词映射为一个可用于数学计算的向量序号

• 预测：调用模型推理的过程

• 解词：推理得到的向量，反查映射表，转换为词，最后成句

预训练模型优缺点

优点：

1. 工程角度：开箱即用；节约训练成本；减少训练时长，加速生产

2. 模型泛化能力强：预训练模型经过海量数据训练，更好地学到了数据中的普遍特征，相比从头开始训练参数，预训练模型具有会有更好的泛化效果

存在的问题：

预训练模型就像一个 六边形战士，学到了海量数据中的特征，从而各项能力指标都不错，但在特定场景下，无法侧重学习特定业务的某些特征，从而不能像一把尖刀精准要害

那么该如何解决呢？

答案是 微调预训练模型 （fine-tuning）：让预训练模型学习到 特定业务场景下数据集的特征，从而在特定领域效果更佳。

微调 bert 模型

在 bert 模型基础上，微调一个中文完形填空任务

之所以选择 这个任务，是因为微调中文模型的文章比较少，而微调完形填空的就基本没有找到..

什么是 Bert 模型

BERT 是通过 预测屏蔽子词 来进行训练的模型，这种方式在语句级的语义分析中取得了极好的效果。

屏蔽子词：先将句子中的部分词语屏蔽，再令模型去预测被屏蔽的词语

掩码例子

原句：我爱中国

掩码后：我爱[MASK]国

Bert 将训练文本 15%的词进行掩码操作的，其中对于 15% 需要掩码的词 如何掩盖也有特殊规则：

• 有 80%的概率用 [MASK] 标记来替换

• 有 10%的概率用随机采样的一个单词来替换

• 有 10%的概率不做替换

正常效果

微调目标

可以看到模型推理的结果还不错，能推理出来常见的人名

但我们的目标是："魔改历史"，让模型 预测出来 "三国人物诸葛涛" ，实现穿越，那么该如何做呢？

微调具体操作

在线操作地址：

https://colab.research.google.com/drive/12SCpFa4gtgufiJ4JepLMuItjkWb6yfck?usp=sharing

step1、准备自定义语料

train.json

加载语料代码

step2、定义训练器

定义训练集和测试集

step3、模型训练

训练代码

训练日志

训练结束

验证结果

成功把 “诸葛涛” 加入到预测中

总结

学完本篇课程，算是初探 level3 成功了！

两个 flag 完成了吗？

• 回顾 NLP 的一些概念

• 学会微调一个 中文 bert 模型 完形填空任务

预训练模型是普通用户的福音，而通过微调预训练模型，每个人都可以收集构造自己的语料，打造一个自己专属的 nlp 模型，或许人人皆是调参工程师