李宏毅2022机器学习HW7解析
准备工作
作业七是BERT问答，需要助教代码和数据集，运行代码过程中保持联网可以自动下载数据集，已经有数据集的情况可关闭助教代码中的下载数据部分。关注本公众号，可获得代码和数据集（文末有方法）。
提交地址
Kaggle：https://www.kaggle.com/competitions/ml2022spring-hw7，另外关于作业有想讨论的同学可进QQ群：156013866。
数据预处理流程梳理
数据解压后包含3个json文件：hw7_train.json, hw7_dev.json, hw7_test.json。
第一步是通过read_data函数读取这三个文件，每个文件返回相应的question数据和paragraph数据，都是文本数据，不能作为模型的输入。
第二步是利用tokenizer将question和paragraph文本数据转换为数字数据。
第三步是使用QA_Dataset将选取paragraph中固定长度的片段（固定长度为150），片段需包含answer部分，然后使用CLS + question + SEP + paragraph + CLS + padding(不足的补0)作为训练数据。
以上三个步骤进行后，模型就具备标准输入数据了。
Simple Baseline (Acc>0.45139)
方法：直接运行助教代码。注意在本地或kaggle上运行时候，需要调整文件名称或者路径。提交kaggle的score是：0.51028 。
Medium Baseline (Acc>0.65792)
方法：修改doc_stride+learning rate scheduler。将self.doc_stride设置为32，这样移动的更密集，做inference的时候准确率更高。另外使用get_linear_schedule_with_warmup训练，提升优化能力。提交kaggle的socre是：0.66196。
# 一、降低doc_stride值为32self.doc_stride = 32# 二、使用scheduler，一个epoch大概1000步，所以num_training_steps=1000learning_rate = 2e-4optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate)from transformers import get_linear_schedule_with_warmupscheduler = get_linear_schedule_with_warmup(optimizer,num_warmup_steps=100, num_training_steps=1000....optimizer.step()optimizer.zero_grad()# 每次运算完启动schedulerscheduler.step()....
Strong Baseline (Acc>0.78136)
方法：修改doc_stride+learning rate scheduler+preprocessing + postprocessing + new model。与medium baseline相比，有三个地方进行了改进。第一个是做preprocessing，能提升大概9%的正确率，助教代码中训练集（QA_Dataset类生成）都是以answer为中心截取段落，这可能让模型学习到“答案在段落中央”这样的结论，为避免此问题，我将训练集变为随机抽取片段，并且片段包含答案。第二个是采用新的pretrain模型，能提升大概7%的正确率，新的模型大小是1.2G比原模型的400M大了很多，这样造成内存不够，需要降低batch size，并采用accumulate gradient的方法，注意这里要跟lr scheduler混合使用，需要改动lr部分，下面列举的是部分代码。第三个是postprocessing，能提升大概0.5%的正确率，在evaluate函数中，可能出现预测的start index比end index大的情况，要添加代码修复。提交kaggle的socre是：0.80112。
# 一、preprocessing#single window is obtained by slicing the portion of paragraph containing the answer#mid = (answer_start_token + answer_end_token) // 2#paragraph_start = max(0, min(mid - self.max_paragraph_len // 2, len(tokenized_paragraph) - self.max_paragraph_len)) start_min = max(0, answer_end_token - self.max_paragraph_len + 1) start_max = min(answer_start_token, len(tokenized_paragraph) - self.max_paragraph_len) start_max = max(start_min, start_max) paragraph_start = random.randint(start_min, start_max + 1) paragraph_end = paragraph_start + self.max_paragraph_len
# 二、采用新的pretrian模型# model_name = "bert-base-chinese"model_name = "luhua/chinese_pretrain_mrc_roberta_wwm_ext_large"model = BertForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name).to(device)tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained(model_name)...train_batch_size = 16...acc_steps = 4...if step % acc_steps == 0:optimizer.step()optimizer.zero_grad()scheduler.step()
# 三、postprocessingstart_prob, start_index = torch.max(output.start_logits[k], dim=0)end_prob, end_index = torch.max(output.end_logits[k], dim=0)if start_index > end_index:continue
Boss Baseline (Acc>0.83091)
方法：doc_stride + max_length+ learning rate scheduler + preprocessing + postprocessing + new model + no validation。与strong baseline相比，最大的改变有两个，一是换pretrain model，在hugging face中搜索chinese + QA的模型，根据model card描述选择最好的模型，使用后大概提升2.5%的精度，二是更近一步的postprocessing，查看提交文件可看到很多answer包含CLS, SEP, UNK等字符，CLS和SEP的出现表示预测位置有误，UNK的出现说明有某些字符无法正常编码解码（例如一些生僻字），错误字符的问题均可在evaluate函数中改进，这个步骤提升了大概1%的精度。其他的修改主要是针对overfitting问题，包括减少了learning rate，提升dataset里面的paragraph max length, 将validation集合和train集合进行合并等。另外可使用的办法有ensemble，大概能提升0.5%的精度，改变random seed，也有提升的可能性。提交kaggle的socre是：0.83461。
作业七答案获得方式：
-
关注微信公众号 “机器学习手艺人”
-
后台回复关键词：202207