通过 Huggingface 转换器更新 BERT 模型答案

【问题标题】：Updating a BERT model through Huggingface transformers通过 Huggingface 转换器更新 BERT 模型
【发布时间】：2020-02-25 10:50:46
【问题描述】：

我正在尝试使用内部语料库更新预训练的 BERT 模型。我查看了 Huggingface 转换器文档，如下所示，我有点卡住了。我的目标是使用余弦距离计算句子之间的简单相似性，但我需要针对我的特定用例更新预训练模型。

如果您查看下面的代码，该代码正是来自 Huggingface 文档。我正在尝试“重新训练”或更新模型，并假设 special_token_1 和 special_token_2 代表我的“内部”数据或语料库中的“新句子”。它是否正确？总之，我喜欢已经预训练的 BERT 模型，但我想更新它或使用另一个内部数据集重新训练它。任何线索将不胜感激。

import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets
from transformers import *

model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

SPECIAL_TOKEN_1="dogs are very cute"
SPECIAL_TOKEN_2="dogs are cute but i like cats better and my 
brother thinks they are more cute"

tokenizer.add_tokens([SPECIAL_TOKEN_1, SPECIAL_TOKEN_2])
model.resize_token_embeddings(len(tokenizer))
#Train our model
model.train()
model.eval()

【问题讨论】：

您使用 PyTorch 标记了问题，但您的代码导入了 TensorFlow。你打算使用什么框架？您还用 spacy 标记了这个问题，但我实际上并没有看到 spacy 在哪里使用。你能澄清一下吗？（如果你使用 PyTorch，我很乐意回答这个问题。）
Jindrich，我不是 100% 确定，但据我所知，hugging-face 提供 pytorch 代码来提供 API 以使用新的 SOTA NLP 模型。
@user8291021，我不知道如何使用拥抱人脸 API 来做到这一点，但如果你愿意，我可以告诉你如何使用 MLM 在你的自定义数据上微调预训练的 bert 模型。跨度>
@Jindřich 抱歉贴错标签 - 当然应该在标签中包含 tensorflow。文档包含在此链接github.com/huggingface/transformers 中，对我来说有点不清楚的主要部分是； tokenizer.add_tokens([SPECIAL_TOKEN_1, SPECIAL_TOKEN_2]) 。我假设特殊标记代表来自新训练数据或“内部”语料库的句子或文本？
@AshwinGeetD'Sa 你能告诉我如何使用 MLM 对我的数据进行微调吗？

标签： tensorflow nlp pytorch spacy huggingface-transformers

【解决方案1】：

BERT 在 2 个任务上进行了预训练：掩码语言建模 (MLM) 和下一句预测 (NSP)。这两者中最重要的是 MLM（事实证明，下一句预测任务对模型的语言理解能力并没有太大帮助——例如 RoBERTa 只是在 MLM 上进行了预训练）。

如果您想在自己的数据集上进一步训练模型，可以使用 Transformers 存储库中的BERTForMaskedLM 来实现。这是顶部带有语言建模头的 BERT，它允许您在自己的数据集上执行掩码语言建模（即预测掩码标记）。使用方法如下：

from transformers import BertTokenizer, BertForMaskedLM 
import torch   

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') 
model = BertForMaskedLM.from_pretrained('bert-base-uncased', return_dict=True) 

inputs = tokenizer("The capital of France is [MASK].", return_tensors="pt") 
labels = tokenizer("The capital of France is Paris.", return_tensors="pt")["input_ids"]

outputs = model(**inputs, labels=labels) 
loss = outputs.loss 
logits = outputs.logits

您可以使用loss.backward() 更新 BertForMaskedLM 的权重，这是训练 PyTorch 模型的主要方式。如果您不想自己执行此操作，Transformers 库还提供了一个 Python 脚本，可让您在自己的数据集上非常快速地执行 MLM。请参阅here（“RoBERTa/BERT/DistilBERT 和掩码语言建模”部分）。您只需要提供训练和测试文件即可。

您不需要添加任何特殊标记。特殊标记的示例是 [CLS] 和 [SEP]，它们用于序列分类和问答任务（等等）。这些是由tokenizer 自动添加的。我怎么知道这个？因为BertTokenizer继承自PretrainedTokenizer，如果你看一下它的__call__方法here的文档，你可以看到add_special_tokens参数默认为True。

【讨论】：