昇思25天学习打卡营第16天|基于MindSpore通过GPT实现情感分类

文章目录

- - 昇思MindSpore应用实践
  - - - 1、基于MindSpore通过GPT实现情感分类
      - 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
  - Reference

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。
在这里插入图片描述
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

import osimport mindspore
from mindspore.dataset import text, GeneratorDataset, transforms
from mindspore import nnfrom mindnlp.dataset import load_datasetfrom mindnlp._legacy.engine import Trainer, Evaluator
from mindnlp._legacy.engine.callbacks import CheckpointCallback, BestModelCallback
from mindnlp._legacy.metrics import Accuracyimdb_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 npdef 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 datasetdataset = 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 datasetif 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 dataset

2、Tokenizer导入预训练好的GPT

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

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")