「ダウンストリームタスクのためのFine-tuningを通じたBERTの適応」

BERT adaptation through Fine-tuning for downstream tasks

はじめに

BERTを下流タスクに適応させるには、事前学習されたBERTモデルを利用し、特定のタスクに合わせてカスタマイズするためのレイヤーを追加し、そのターゲットタスクでトレーニングする必要があります。この技術により、モデルはトレーニングに使用されるデータのタスクの詳細に依存しながら、事前学習されたBERTモデルの広範な言語表現の知識を活用して学習することができます。Pythonのhugging face transformersパッケージを使用してBERTを微調整することができます。入力テキストとラベルを含むトレーニングデータを記述します。BertForSequenceClassificationクラスのfit()関数を使用して、データに基づいて事前学習されたBERTモデルを微調整します。

学習目標

  1. この記事の目的は、BERTの微調整について詳しく説明することです。
  2. 詳細な分析により、下流タスクのための微調整の利点が明らかにされます。
  3. 下流の操作メカニズムについて包括的に説明されます。
  4. 下流の活動に対してBERTを微調整するための完全な順次概要が提供されます。

BERTはどのように微調整されるのですか？

BERTの微調整では、トレーニングデータを使用して事前学習済みモデルを特定の下流タスクに合わせてトレーニングすることにより、新しいレイヤーでモデルを適応させます。このプロセスにより、モデルはタスク固有の知識を獲得し、対象のタスクでのパフォーマンスを向上させることができます。

BERTの微調整プロセスの主なステップ

1: hugging face transformersライブラリを使用して事前学習済みのBERTモデルとトークナイザーをロードします。

import torch

# 使用可能なデバイスを利用します（CUDAまたはCPU）
gpu_available = torch.cuda.is_available()
device = torch.device("cuda" if gpu_available else "cpu")

# 別のトークナイザーを利用します
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# カスタム関数を使用してモデルをロードします
from transformers import AutoModelForSequenceClassification
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

model.to(device)

2: 特定のターゲットタスクのトレーニングデータを指定し、入力テキストとそれに対応するラベルを含めます

# 入力テキストとそれに対応するラベルを指定します
input_text = "これはサンプルの入力テキストです"
labels = [1]

3: BERTトークナイザーを使用して入力テキストをトークン化します。

# 入力テキストをトークン化します
input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode(input_text)).unsqueeze(0)

4: モデルをトレーニングモードに設定します。

# モデルをトレーニングモードに設定します
model.train()

ステップ5: 事前学習済みBERTモデルの微調整を行うために、BertForSequenceClassificationクラスのメソッドを使用します。これには、新しいレイヤーの事前学習済みBERTモデルをターゲットタスクのトレーニングデータでトレーニングすることが含まれます。

# データセット、バッチサイズ、およびその他のトレーニングのハイパーパラメータを設定します
dataset_train = ...
lot_size = 32
num_epochs = 3
learning_rate = 2e-5

# トレーニングセットのためのデータローダーを作成します
train_dataloader = torch.
utils.data.
DataLoader(dataset_train,
batch_size=lot_size)
model.fit(train_dataloader, num_epochs=num_epochs, learning_rate=learning_rate)

ステップ6: 特定のターゲットタスクで微調整されたBERTモデルのイラストを調査します。

# モデルを評価モードに切り替えます
model.eval()

# 入力テキストのロジット（正規化されていない確率）を計算します
with torch.no_grad():
    logits = model(input_ids)

# 入力テキストの予測を生成するためにロジットを使用します
predictions = logits.argmax(dim=-1)

accuracy = ...

これらは、下流タスクのためにBERTを微調整するための主要なステップを示しています。これを基礎として、特定のユースケースに合わせてカスタマイズすることができます。

BERTの微調整により、モデルはタスク固有の情報を取得し、対象のタスクでのパフォーマンスを向上させることができます。特に対象のタスクに比較的小規模なデータセットが含まれる場合、小規模なデータセットでの微調整により、事前学習済みBERTモデル単体では得られないタスク固有の情報を学習することができます。

ファインチューニング中にどのレイヤーが変更されますか？

ファインチューニングでは、事前学習済みのBERTモデルに追加された補助レイヤーの重みのみが更新されます。事前学習済みのBERTモデルの重みは固定されます。したがって、ファインチューニングプロセスでは追加されたレイヤーのみが変更されます。

通常、追加されたレイヤーは、事前学習済みのBERTモデルの結果の後に分類レイヤーとして機能し、エンドタスクの各クラスに対するロジットを生成します。ターゲットタスクのトレーニングデータは追加されたレイヤーをトレーニングし、タスク固有の情報を取得し、モデルのターゲットタスクでのパフォーマンスを向上させることができます。

要約すると、ファインチューニング中には、事前学習済みのBERTモデルの上に追加されたレイヤーが変更されます。事前学習済みのBERTモデルの重みは固定されます。したがって、トレーニングプロセス中には追加されたレイヤーのみが更新の対象となります。

ダウンストリームタスク

ダウンストリームタスクには、BERTなどの事前学習言語再構築モデルを使用するさまざまな自然言語処理（NLP）の操作が含まれます。以下にいくつかの例を示します。

テキスト分類

テキスト分類は、テキストを事前に定義されたカテゴリやラベルに割り当てることです。たとえば、映画のレビューを肯定的または否定的に分類するためのテキスト分類モデルをトレーニングできます。

テキスト分類には、BertForSequenceClassificationライブラリを使用してBERTを変更します。このクラスは、単語や段落などの入力データを使用して、各クラスに対するロジットを生成します。

自然言語推論

自然言語推論（RTE）とも呼ばれる自然言語推論は、与えられた前提テキストと仮説テキストの関係を判断します。BERTを自然言語推論に適応するには、hugging face transformersライブラリが提供するBertForSequenceClassificationクラスを使用できます。このクラスは、前提と仮説のテキストのペアを入力とし、各クラス（結論、矛盾、中立）のロジット（正規化されていない確率）を出力します。

固有表現認識

固有表現認識は、人物や場所などのテキスト内で定義されたアイテムを見つけて分割するプロセスです。hugging face transformersライブラリは、固有表現認識のためにBERTをファインチューニングするためのBertForTokenClassificationクラスを提供しています。このクラスは、入力テキストの各トークンに対して、トークンのクラスを示すロジットを生成します。

質問応答

質問応答は、与えられたコンテキストに基づいて人間の言語で応答を生成することです。質問応答のためにBERTをファインチューニングするには、hugging face transformersライブラリが提供するBertForQuestionAnsweringクラスを使用できます。このクラスは、コンテキストと質問の両方を入力とし、コンテキスト内の回答の始点と終点のインデックスを出力します。

研究者は常にBERTや他の言語表現モデルをさまざまなNLPタスクで活用する新しい方法を探求しています。BERTのような事前学習言語表現モデルは、上記の例など、さまざまなダウンストリームタスクの達成を可能にします。ファインチューニングされたBERTモデルをさまざまな他のNLPタスクにも適用してください。

結論

BERTをファインチューニングする場合、事前学習済みのBERTモデルをラベル付きデータの限られた量を使用して特定のジョブやドメインに合わせて調整し、そのバウンドを更新します。たとえば、感情分析にBERTを使用する場合、テキストとそれに対応する感情のラベルを含むデータセットが必要です。通常、BERTエンコーダの上にタスク固有のレイヤーを組み込み、適切な損失関数と最適化手法を使用してモデル全体をエンドツーエンドでトレーニングする必要があります。

キーポイント

  • BERTをダウンストリームタスクに適応するためのファインチューニング技術を利用することは、特定のタスクにおける自然言語処理モデルの生産性を向上させるのに一般的に成功します。
  • このプロセスでは、ターゲットタスクのトレーニングデータを使用して、事前学習済みモデルの上に新しいレイヤーをトレーニングすることにより、事前学習済みBERTモデルを特定のタスクに適応させます。これにより、モデルはタスク固有の知識を獲得し、ターゲットタスクでのパフォーマンスを向上させることができます。
  • 一般的に、BERTをファインチューニングすることは、特定のタスクにおけるNLPモデルの効率を向上させるための効果的な方法です。
  • これにより、モデルは事前学習済みBERTモデルの一般的な言語表現の理解を利用しながら、ターゲットタスクのトレーニングデータからタスク固有の情報を取得することができます。

よくある質問

この記事に表示されるメディアはAnalytics Vidhyaの所有ではありません。著者の裁量で使用されています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Related articles

Discover more

Want to read more? Go here