從代碼學習深度學習 - 針對序列級和詞元級應用微調BERT PyTorch版

文章目錄

  • 前言
  • 針對序列級和詞元級應用微調BERT
  • 單文本分類
  • 文本對分類或回歸
  • 文本標注
  • 問答
  • 總結


前言

在自然語言處理(NLP)的廣闊天地里,預訓練模型(Pre-trained Models)的出現無疑是一場革命。它們如同站在巨人肩膀上的探索者,使得我們能夠利用在大規模文本語料上學到的豐富知識,來解決各種具體的NLP任務。在這其中,由Google開發的BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型是一個里程碑式的存在。BERT憑借其強大的雙向Transformer編碼器結構,對語言的理解達到了新的高度。

本文旨在詳細闡述如何針對不同的自然語言處理應用場景,對強大的BERT模型進行微調(Fine-tuning)。我們將深入探討兩大類應用:序列級(Sequence-Level)詞元級(Token-Level) 任務。我們將從理論架構出發,解釋如何通過最小的架構改動,將預訓練的BERT模型適配到具體任務上,釋放其巨大潛力。


針對序列級和詞元級應用微調BERT

在深入具體的應用之前,我們首先需要理解BERT的宏觀定位。BERT模型本身是一個為通用語言理解而設計的龐然大物,其基礎版和大型版分別擁有高達1.1億和3.4億的參數。為每一個獨立的NLP任務從零開始設計和訓練一個復雜的模型,既耗時又耗力。而微調BERT則提供了一個高效且效果卓越的解決方案。

微調的核心思想是:在一個巨大的通用文本語料庫(如維基百科)上預訓練好的BERT模型已經具備了深厚的語言結構和語義知識。 對于下游的具體任務,我們不再需要從頭學習所有參數。取而代之的是,我們在預訓練的BERT模型之上,增加一個或少數幾個簡單的全連接層(也稱為稠密層)。在針對下游任務進行監督學習時,我們只需要從零開始學習這些新增層的參數,同時對BERT模型原有的海量參數進行“微調”——即在新的任務數據上以較小的學習率進行更新。 這種“最小架構更改”的策略是BERT能夠靈活適配多種NLP任務的關鍵。

接下來,我們將分別探討序列級和詞元級的應用如何通過微調BERT來實現。

單文本分類

單文本分類 是最常見的NLP任務之一,其目標是接收一個單獨的文本序列作為輸入,然后輸出該文本的所屬類別。典型應用包括我們熟知的情感分析(判斷評論是正面還是負面)和語言可接受性判斷。

語言可接受性語料庫(Corpus of Linguistic Acceptability, COLA)便是一個用于此任務的數據集,它要求模型判斷一個給定的句子在語法上是否成立。 例如,“I should study.” 是一個符合語法的句子,而 “I should studying.” 則不是。

架構說明:

為了處理單文本分類任務,BERT的輸入表示經過了精心設計。在輸入序列的開頭,我們會添加一個特殊的分類標記 [CLS]。這個標記的特殊之處在于,經過BERT模型的多層Transformer編碼器處理后,其對應的最終隱藏狀態向量被視為整個輸入序列的聚合

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