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[人工智能]Datawhale八月组队学习--BERT代码实践知识记录--Day06-07

提示:BERT的代码实践


前言

更多细节请点击:原文链接
代码链接:代码参考


一、BERT Tokenization 分词模型(BertTokenizer)

??BertTokenizer 是基于BasicTokenizer和WordPieceTokenizer的分词器:

  • BasicTokenizer负责处理的第一步——按标点、空格等分割句子,并处理是否统一小写,以及清理非法字符。
    • 对于中文字符,通过预处理(加空格)来按字分割;
    • 同时可以通过never_split指定对某些词不进行分割;
    • 这一步是可选的(默认执行)。
  • WordPieceTokenizer在词的基础上,进一步将词分解为子词(subword)
    • subword 介于 char 和 word 之间,既在一定程度保留了词的含义,又能够照顾到英文中单复数、时态导致的词表爆炸和未登录词的 OOV(Out-Of-Vocabulary)问题,将词根与时态词缀等分割出来,从而减小词表,也降低了训练难度;
    • 例如,tokenizer 这个词就可以拆解为“token”和“##izer”两部分,注意后面一个词的“##”表示接在前一个词后面。 BertTokenizer 有以下常用方法:
  • from_pretrained:从包含词表文件(vocab.txt)的目录中初始化一个分词器;
  • tokenize:将文本(词或者句子)分解为子词列表;
  • convert_tokens_to_ids:将子词列表转化为子词对应下标的列表;
  • convert_ids_to_tokens :与上一个相反;
  • convert_tokens_to_string:将 subword 列表按“##”拼接回词或者句子;
  • encode:对于单个句子输入,分解词并加入特殊词形成“[CLS], x, [SEP]”的结构并转换为词表对应下标的列表;对于两个句子输入(多个句子只取前两个),分解词并加入特殊词形成“[CLS], x1, [SEP], x2, [SEP]”的结构并转换为下标列表;
  • decode:可以将 encode 方法的输出变为完整句子。

二、BERT Model 本体模型(BertModel)

模型结构:

  • BertEmbeddings
  • BertEncoder
  • BertLayer
  • BertAttention
  • BertIntermediate
  • BertOutput
  • BertPooler

2.1 BertModel

??主要为 transformer encoder 结构,包含三个部分:

  1. embeddings,即BertEmbeddings类的实体,根据单词符号获取对应的向量表示;
  2. encoder,即BertEncoder类的实体;
  3. pooler,即BertPooler类的实体,这一部分是可选的。

2.2 BertModel前向传播各个参数解读

  • input_ids:经过 tokenizer 分词后的 subword 对应的下标列表;
  • attention_mask:在 self-attention 过程中,这一块 mask 用于标记 subword 所处句子和 padding 的区别,将 padding 部分填充为 0;
    token_type_ids:标记 subword 当前所处句子(第一句/第二句/ padding);
  • position_ids:标记当前词所在句子的位置下标;
  • head_mask:用于将某些层的某些注意力计算无效化;
  • inputs_embeds:如果提供了,那就不需要input_ids,跨过embedding lookup 过程直接作为 Embedding 进入 Encoder 计算;
  • encoder_hidden_states:这一部分在 BertModel 配置为 decoder 时起作用,将执行 cross-attention 而不是 self-attention;
  • encoder_attention_mask:同上,在 cross-attention 中用于标记 encoder 端输入的 padding;
  • past_key_values:这个参数貌似是把预先计算好的 K-V 乘积传入,以降低 cross-attention 的开销(因为原本这部分是重复计算);
  • use_cache:将保存上一个参数并传回,加速 decoding;
  • output_attentions:是否返回中间每层的 attention 输出;
  • output_hidden_states:是否返回中间每层的输出;
  • return_dict:是否按键值对的形式(ModelOutput 类,也可以当作 tuple 用)返回输出,默认为真。

2.3 BertEmbeddings

  1. word_embeddings,上文中 subword 对应的嵌入。
  2. token_type_embeddings,用于表示当前词所在的句子,辅助区别句子与 padding、句子对间的差异。
  3. position_embeddings,句子中每个词的位置嵌入,用于区别词的顺序。和 transformer 论文中的设计不同,这一块是训练出来的,而不是通过 Sinusoidal 函数计算得到的固定嵌入。一般认为这种实现不利于拓展性(难以直接迁移到更长的句子中)。

2.4 BertEncoder的一个细节

??利用 gradient checkpointing 技术以降低训练时的显存占用,gradient checkpointing 即梯度检查点,通过减少保存的计算图节点压缩模型占用空间,但是在计算梯度的时候需要重新计算没有存储的值,参考论文《Training Deep Nets with Sublinear Memory Cost》。


总结

??简单记录分享一下,更多细节见博客中的链接。

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加:2021-08-23 16:41:36  更:2021-08-23 16:41:41 
 
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