昇思25天学习打卡营第17天|基于MindSpore的GPT-2文本摘要
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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、GPT 模型（Generative Pre-Training）简介
GPT-1
GPT-1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。
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。
GPT-2（无监督预训练）
GPT-2主要解决的问题是如何利用大规模未标注的自然语言文本来预训练一个通用的语言模型，从而提高自然语言处理的能力。
与GPT-1模型不同之处在于，GPT-2模型使用了更大的模型规模和更多的数据进行预训练，同时增加了许多新的预训练任务。
以下是GPT-2的主要技术特点(其实除了规模大一点，和GPT-1变化不大)：
1、大规模预训练：GPT-2使用了一种无监督学习的方法，在大规模文本语料库上进行预训练。在这个阶段，模型从语料库中学习文本序列的统计规律和语义信息。
2、非监督多任务学习：GPT-2具有多任务学习的能力，通过训练模型来执行多个不同的自然语言处理任务，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。
3、Transformer架构：GPT-2使用Transformer架构作为模型的基础，使得模型可以自适应地处理长距离依赖关系，从而更好地理解文本的语义。
4、无需人工标注数据：GPT-2在训练过程中不需要人工标注数据，可以自动从大规模文本语料库中学习自然语言的规律。
5、零样本学习（Zero-Shot）：GPT-2具有零样本学习的能力，能够在只看到少量样本的情况下学习和执行新任务，因此具有更强的泛化能力。
数据集加载与处理
本次实验使用的是nlpcc2017摘要数据，内容为新闻正文及其摘要，作为GPT-2文本摘要任务的训练数据。
from mindnlp.utils import http_get
# download dataset
url = 'https://download.mindspore.cn/toolkits/mindnlp/dataset/text_generation/nlpcc2017/train_with_summ.txt'
path = http_get(url, './')
导入mindspore的文本数据集预处理工具：
from mindspore.dataset import TextFileDataset
# load dataset
dataset = TextFileDataset(str(path), shuffle=False)
dataset.get_dataset_size() # 获取数据集size，总计50000个样本
# split into training and testing dataset
train_dataset, test_dataset = dataset.split([0.9, 0.1], randomize=False) # 按9:1划分训练集和测试集
import json
import numpy as np
# preprocess dataset 数据集预处理
def process_dataset(dataset, tokenizer, batch_size=6, max_seq_len=1024, shuffle=False):
def read_map(text):
data = json.loads(text.tobytes())
return np.array(data['article']), np.array(data['summarization'])
def merge_and_pad(article, summary):
# tokenization
# pad to max_seq_length, only truncate the article
tokenized = tokenizer(text=article, text_pair=summary,
padding='max_length', truncation='only_first', max_length=max_seq_len)
return tokenized['input_ids'], tokenized['input_ids']
dataset = dataset.map(read_map, 'text', ['article', 'summary'])
# change column names to input_ids and labels for the following training
dataset = dataset.map(merge_and_pad, ['article', 'summary'], ['input_ids', 'labels'])
dataset = dataset.batch(batch_size)
if shuffle:
dataset = dataset.shuffle(batch_size)
return dataset
因GPT2无中文的tokenizer，我们使用BertTokenizer替代。
from mindnlp.transformers import BertTokenizer
# We use BertTokenizer for tokenizing chinese context.
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
len(tokenizer)
# print_log
21128
train_dataset = process_dataset(train_dataset, tokenizer, batch_size=4)
next(train_dataset.create_tuple_iterator())
# print_log
[Tensor(shape=[4, 1024], dtype=Int64, value=
[[ 101, 1724, 3862 ... 0, 0, 0],
[ 101, 704, 3173 ... 0, 0, 0],
[ 101, 1079, 2159 ... 1745, 8021, 102],
[ 101, 1355, 2357 ... 0, 0, 0]]),
Tensor(shape=[4, 1024], dtype=Int64, value=
[[ 101, 1724, 3862 ... 0, 0, 0],
[ 101, 704, 3173 ... 0, 0, 0],
[ 101, 1079, 2159 ... 1745, 8021, 102],
[ 101, 1355, 2357 ... 0, 0, 0]])]
3、模型构建
构建GPT2ForSummarization模型:
from mindspore import ops
from mindnlp.transformers import GPT2LMHeadModel
class GPT2ForSummarization(GPT2LMHeadModel):
def construct(
self,
input_ids = None,
attention_mask = None,
labels = None,
):
outputs = super().construct(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
shift_logits = outputs.logits[..., :-1, :]
shift_labels = labels[..., 1:]
# Flatten the tokens
loss = ops.cross_entropy(shift_logits.view(-1, shift_logits.shape[-1]), shift_labels.view(-1), ignore_index=tokenizer.pad_token_id)
return loss
from mindspore import ops
from mindspore.nn.learning_rate_schedule import LearningRateSchedule
class LinearWithWarmUp(LearningRateSchedule): # warm_up动态学习率
"""
Warmup-decay learning rate.
"""
def __init__(self, learning_rate, num_warmup_steps, num_training_steps):
super().__init__()
self.learning_rate = learning_rate
self.num_warmup_steps = num_warmup_steps
self.num_training_steps = num_training_steps
def construct(self, global_step):
if global_step < self.num_warmup_steps:
return global_step / float(max(1, self.num_warmup_steps)) * self.learning_rate
return ops.maximum(
0.0, (self.num_training_steps - global_step) / (max(1, self.num_training_steps - self.num_warmup_steps))
) * self.learning_rate
4、训练一个GPT-2文本摘要模型
num_epochs = 1
warmup_steps = 2000
learning_rate = 1.5e-4
num_training_steps = num_epochs * train_dataset.get_dataset_size()
from mindspore import nn
from mindnlp.transformers import GPT2Config, GPT2LMHeadModel
config = GPT2Config(vocab_size=len(tokenizer))
model = GPT2ForSummarization(config)
lr_scheduler = LinearWithWarmUp(learning_rate=learning_rate, num_warmup_steps=warmup_steps, num_training_steps=num_training_steps)
optimizer = nn.AdamWeightDecay(model.trainable_params(), learning_rate=lr_scheduler)
# 记录模型参数数量
print('number of model parameters: {}'.format(model.num_parameters()))
# print_log
number of model parameters: 102068736
trainer.run(tgt_columns="labels")
import time
print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()),'Wayn_Fan-sail')
GPT-2文本摘要模型大约要训练10个小时，最好白天早点开始，不然容易中途中断。
5、模型推理
数据处理，将向量数据变为中文数据
def process_test_dataset(dataset, tokenizer, batch_size=1, max_seq_len=1024, max_summary_len=100):
def read_map(text):
data = json.loads(text.tobytes())
return np.array(data['article']), np.array(data['summarization'])
def pad(article):
tokenized = tokenizer(text=article, truncation=True, max_length=max_seq_len-max_summary_len)
return tokenized['input_ids']
dataset = dataset.map(read_map, 'text', ['article', 'summary'])
dataset = dataset.map(pad, 'article', ['input_ids'])
dataset = dataset.batch(batch_size)
return dataset
test_dataset = process_test_dataset(test_dataset, tokenizer, batch_size=1)
print(next(test_dataset.create_tuple_iterator(output_numpy=True)))
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('./checkpoint/gpt2_summarization_epoch_0.ckpt', config=config)
model.set_train(False)
model.config.eos_token_id = model.config.sep_token_id
i = 0
for (input_ids, raw_summary) in test_dataset.create_tuple_iterator():
output_ids = model.generate(input_ids, max_new_tokens=50, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=2)
output_text = tokenizer.decode(output_ids[0].tolist())
print(output_text)
i += 1
if i == 1:
break
Reference
[1] 北方的郎-从GPT-1到GPT-4，GPT系列模型详解
[2] 昇思官方文档-
[3] 昇思大模型平台
原文地址：https://blog.csdn.net/wayne6515/article/details/140527631
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