偷偷摘套内射激情视频,久久精品99国产国产精,中文字幕无线乱码人妻,中文在线中文a,性爽19p

如何使用Hugging Face Transformers微調(diào)F5以回答問題? 原創(chuàng)

發(fā)布于 2024-11-13 14:48
瀏覽
0收藏

使用Hugging Face Transformers對(duì)T5模型進(jìn)行微調(diào)以處理問題回答任務(wù)很簡(jiǎn)單:只需為模型提供問題和上下文,它就能學(xué)會(huì)生成正確的答案。

T5是一個(gè)功能強(qiáng)大的模型,旨在幫助計(jì)算機(jī)理解和生成人類語言。T5的全稱是“文本到文本轉(zhuǎn)換器”。它是一個(gè)可以完成許多語言任務(wù)的模型。T5將所有任務(wù)視為文本到文本問題。我們?cè)诒疚闹袑W(xué)習(xí)如何優(yōu)化T5以回答問題。

安裝所需的庫

首先,我們必須安裝必要的庫:

pip install transformers datasets torch

  • Transformer:提供T5模型及其他Transformer架構(gòu)的Hugging Face庫。
  • 數(shù)據(jù)集:訪問和處理數(shù)據(jù)集的庫。
  • Torch:幫助構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)庫。

加載數(shù)據(jù)集

為了對(duì)T5進(jìn)行微調(diào)以回答問題,我們將使用BoolQ數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集含有答案為二進(jìn)制(是/否)的問題/答案對(duì)。你可以使用Hugging Face的數(shù)據(jù)集庫來加載BoolQ數(shù)據(jù)集。

from datasets import load_dataset

# Load the BoolQ dataset
dataset = load_dataset("boolq")

# Display the first few rows of the dataset
print(dataset['train'].to_pandas().head())

如何使用Hugging Face Transformers微調(diào)F5以回答問題?-AI.x社區(qū)

預(yù)處理數(shù)據(jù)

T5要求輸入采用特定的格式。我們需要更改數(shù)據(jù)集,以便問題和答案都是文本格式。輸入格式為問題:上下文:,輸出將是答案。現(xiàn)在,我們需要加載T5模型及其分詞器(Tokenizer)。分詞器將把我們的文本輸入轉(zhuǎn)換成模型可以理解的詞元ID(token ID)。接下來,我們需要對(duì)輸入和輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞。分詞器將文本轉(zhuǎn)換成輸入ID和注意力掩碼,這是訓(xùn)練模型所必需的。

from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration, Trainer, TrainingArguments

# Initialize the T5 tokenizer and model (T5-small in this case)
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-small")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-small")

# Preprocessing the dataset: Prepare input-output pairs for T5
def preprocess_function(examples):
    inputs = [f"Question: {question}  Passage: {passage}" for question, passage in zip(examples['question'], examples['passage'])]
    targets = ['true' if answer else 'false' for answer in examples['answer']]
    
    # Tokenize inputs and outputs
    model_inputs = tokenizer(inputs, max_length=512, truncation=True, padding='max_length')
    labels = tokenizer(targets, max_length=10, truncation=True, padding='max_length')
    model_inputs["labels"] = labels["input_ids"]
    
    return model_inputs

# Preprocess the dataset
tokenized_dataset = dataset.map(preprocess_function, batched=True)

微調(diào)T5

現(xiàn)在數(shù)據(jù)已經(jīng)準(zhǔn)備好了,我們可以對(duì)T5模型進(jìn)行微調(diào)了。Hugging的Trainer API通過處理訓(xùn)練循環(huán)、優(yōu)化和評(píng)估簡(jiǎn)化了這個(gè)過程。

from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    evaluation_strategy="epoch",
    learning_rate=2e-5,
    per_device_train_batch_size=8,
    per_device_eval_batch_size=8,
    num_train_epochs=3,
    weight_decay=0.01,
    logging_dir="./logs",
    logging_steps=10,
)

# Initialize the Trainer
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_dataset["train"],
    eval_dataset=tokenized_dataset["validation"],
)

# Fine-tune the model
trainer.train()

評(píng)估模型

在微調(diào)之后,重要的是在驗(yàn)證集上評(píng)估模型,看看它如何很好地回答問題。你可以使用Trainer的評(píng)估方法。

# Evaluate the model on the validation dataset
eval_results = trainer.evaluate()

# Print the evaluation results
print(f"Evaluation results: {eval_results}")
Evaluation results:  {‘eval_loss’: 0.03487783297896385, ‘eval_runtime’: 37.2638, ‘eval_samples_per_second’: 87.753, ‘eval_steps_per_second’: 10.976, ‘epoch’: 3.0}

進(jìn)行預(yù)測(cè)

一旦T5模型經(jīng)過微調(diào)和評(píng)估,我們就可以用它來預(yù)測(cè)新的問題回答任務(wù)。為此,我們可以準(zhǔn)備一個(gè)新的輸入(問題和上下文),對(duì)其進(jìn)行分詞,從模型生成輸出(答案)。

from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration

# Load the fine-tuned model and tokenizer
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("./results")
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-base")

# Prepare a new input
input_text = "question: Is the sky blue? context: The sky is blue on a clear day."

# Tokenize the input
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids

# Generate the answer using the model
output_ids = model.generate(input_ids)

# Decode the generated tokens to get the predicted answer
predicted_answer = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)

# Print the predicted answer
print(f"Predicted answer: {predicted_answer}")  # Predicted answer: yes

結(jié)論

總之,微調(diào)T5可以幫助它更好地回答問題。我們學(xué)習(xí)了如何準(zhǔn)備數(shù)據(jù)和訓(xùn)練模型。使用Hugging庫使這個(gè)過程更容易。訓(xùn)練后,T5可以聽懂問題并給出正確的答案。這對(duì)聊天機(jī)器人或搜索引擎等許多應(yīng)用大有幫助。

原文標(biāo)題:??How to Fine-Tune T5 for Question Answering Tasks with Hugging Face Transformers??,作者:Jayita Gulati

?著作權(quán)歸作者所有,如需轉(zhuǎn)載,請(qǐng)注明出處,否則將追究法律責(zé)任
已于2024-11-13 15:02:53修改
收藏
回復(fù)
舉報(bào)
回復(fù)
相關(guān)推薦