神经网络微调技术全解(02)-针对每种微调技术的具体实施示例(含代码)

下面是针对每种微调技术的具体实施示例,帮助理解如何应用这些技术进行模型微调:

1. Adapter

  • 示例:假设我们使用BERT模型进行情感分析任务,并且希望利用Adapter模块进行微调。
python
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from transformers import BertModel, AdapterConfig, AdapterModel

# 加载预训练的BERT模型
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 创建Adapter配置
adapter_config = AdapterConfig(mh_adapter=True, output_adapter=True)

# 添加Adapter模块到模型中
model.add_adapter("sentiment_adapter", config=adapter_config)

# 激活Adapter
model.train_adapter("sentiment_adapter")

# 继续训练模型
# 示例代码仅用于说明,在实际操作中需要加载数据、定义训练循环等。

2. Prompt Tuning

  • 示例:使用GPT-3模型进行文本生成任务,通过调整输入提示(Prompt)来微调。
#ex1
# 假设你有一个预训练的GPT模型
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

# 设置提示(Prompt)
prompt = "Write a positive review for this product:"

# 将提示转换为输入张量
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")

# 生成文本
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

在Prompt Tuning中,提示会经过微调优化以适应任务。

#ex2
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

# 固定的提示(Prompt)
prompt = "Summarize the following text:"

input_text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
input_with_prompt = prompt + " " + input_text

input_ids = tokenizer(input_with_prompt, return_tensors="pt").input_ids
outputs = model.generate(input_ids)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
#ex3
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
import torch

# 加载预训练的GPT-2模型
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

# 固定的提示文本
prompt = "Translate the following English text to French:"

# 输入文本
input_text = "Hello, how are you?"

# 将提示与输入文本拼接
input_with_prompt = prompt + " " + input_text

# 将输入文本转换为 token ids
input_ids = tokenizer(input_with_prompt, return_tensors="pt").input_ids

# 生成输出
outputs = model.generate(input_ids)

# 打印结果
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

####在这个例子中,我们通过一个固定的提示“Translate the following English text to French:”来引导模型完成翻译任务。

3. Prefix Tuning

  • 示例:对GPT模型进行Prefix Tuning,在特定任务上优化前缀向量。
python
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# 假设你已经定义了一个PrefixTuning类或相关方法
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

# 定义前缀向量并进行优化
prefix_length = 10
prefix_vector = torch.randn(prefix_length, model.config.hidden_size, requires_grad=True)

# 添加前缀向量到输入中
def forward_with_prefix(input_ids):
    prefix_input = prefix_vector.unsqueeze(0).expand(input_ids.size(0), -1, -1)
    inputs_embeds = model.transformer.wte(input_ids)
    inputs_embeds = torch.cat([prefix_input, inputs_embeds], dim=1)
    return model(inputs_embeds=inputs_embeds)

# 使用优化器进行前缀向量的优化
optimizer = torch.optim.Adam([prefix_vector], lr=1e-3)

# 在实际训练中,你会使用损失函数和数据进行前缀的优化。

4. BitFit

  • 示例:只微调偏置项(bias)以优化BERT模型用于分类任务。
python
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from transformers import BertForSequenceClassification

# 加载预训练的BERT分类模型
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 冻结所有层,只微调偏置项
for name, param in model.named_parameters():
    if 'bias' not in name:
        param.requires_grad = False

# 训练模型
# 通常情况下,你需要加载数据并定义训练循环。

5. Layer-wise Fine-Tuning

  • 示例:逐层微调一个BERT模型,从最后一层开始逐步解冻。
python
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from transformers import BertModel

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

# 首先冻结所有参数
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

# 逐层解冻
for layer in reversed(model.encoder.layer):
    for param in layer.parameters():
        param.requires_grad = True
    # 在解冻这一层后进行一次训练循环
    # 示例中仅解冻层,在实际操作中会添加训练代码
    break  # 解冻一层后退出循环以执行训练

6. Elastic Weight Consolidation (EWC)

  • 示例:在BERT模型上应用EWC,防止新任务训练时遗忘旧任务。
python
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import torch
from transformers import BertForSequenceClassification

# 定义旧任务训练的模型
model_old = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 计算旧任务的Fisher矩阵(在训练过程中获取)
fisher_information = torch.zeros_like(model_old.parameters())
# 示例中省略了实际计算的代码,这需要在训练旧任务时计算。

# 定义EWC损失
def ewc_loss(new_model, old_model, fisher_information, lambda_ewc=0.4):
    loss = 0.0
    for new_param, old_param, fisher in zip(new_model.parameters(), old_model.parameters(), fisher_information):
        loss += (fisher * (new_param - old_param) ** 2).sum()
    return lambda_ewc * loss

# 在训练新任务时,使用EWC损失项
# 示例中省略了训练代码和损失函数的定义。

7. Distillation Fine-Tuning

  • 示例:将BERT模型蒸馏成一个较小的学生模型,用于分类任务。
python
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from transformers import BertForSequenceClassification, DistilBertForSequenceClassification

# 教师模型
teacher_model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 学生模型
student_model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained('distilbert-base-uncased')

# 蒸馏过程中的损失函数(结合分类损失与蒸馏损失)
def distillation_loss(student_outputs, teacher_outputs, temperature=2.0):
    soft_teacher_logits = torch.nn.functional.softmax(teacher_outputs.logits / temperature, dim=-1)
    soft_student_logits = torch.nn.functional.softmax(student_outputs.logits / temperature, dim=-1)
    return torch.nn.functional.kl_div(soft_student_logits, soft_teacher_logits, reduction="batchmean") * (temperature ** 2)

# 在训练过程中,使用教师模型的输出指导学生模型
# 示例中省略了训练代码。

8. Continual Learning

  • 示例:在一个BERT模型上应用Continual Learning,逐步学习新任务,同时保留旧任务的知识。
python
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from transformers import BertForSequenceClassification

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 定义一个经验回放缓冲区(Experience Replay Buffer)
replay_buffer = []

# 定义损失函数时,考虑到旧任务数据
def continual_learning_loss(new_task_loss, replay_data_loss, alpha=0.5):
    return new_task_loss + alpha * replay_data_loss

# 每学习新任务时,将部分旧任务数据加入训练
def train_on_task(task_data, replay_buffer):
    # 执行训练,并将部分数据加入回放缓冲区
    pass

# 在训练新任务时调用
train_on_task(new_task_data, replay_buffer)

总结

这些示例展示了如何实施各种微调技术,每种技术都针对特定问题或任务进行优化,并且都包含一些代码片段帮助理解实际操作。请注意,实际应用中通常需要更复杂的训练循环、数据加载和参数调整。

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