[人工智能]bert性能优化及实现一个简单的文本分类任务

导读：bert性能优化的方法比较多，这一问题在NLP算法面试中时常被提起，平时做项目过程中，对bert模型进行优化也是经常遇到的。
对bert进行优化前，需要了解bert是个什么鬼，bert简言之是一个语言模型，它由Google公司所发明，英文全称是Bidirectional Transformer。架构图如下：

对其优化可从以下几点入手：
1 、压缩层数，然后蒸馏，直接复用12层bert的前4层或者前6层，效果能和12层基本持平，如果不蒸馏会差一些。
2 、双塔模型（短文本匹配任务），将bert作为一个encoder，输入query编码成向量，输入title编码成向量，最后加一个DNN网络计算打分即可。离线缓存编码后的向量，在线计算只需要计算DNN网络。
3 、int8预估，在保证模型精度的前提下，将Float32的模型转换成Int8的模型。
4 、提前结束，大致思想是简单的case前面几层就可以输出分类结果，比较难区分的case走完12层，但这个在batch里面计算应该怎么优化还没看明白，有的提前结束有的最后结束，如果在一个batch里面的话就不太好弄。
5 、ALBERT 做一些改进优化，主要是不同层之间共享参数，以及用矩阵分解降低embedding的参数。
6、BERT上面加一些网络结构，比如attention，rcnn等，个人得到的结果感觉和直接在上面加一层transformer layer的效果差不多，模型更加复杂，效果略好，计算时间略增加。
7、改进预训练，在特定的大规模数据上预训练，相比于开源的用百科，知道等数据训练的更适合你的任务（经过多方验证是一种比较有效的提升方案）。以及在预训练的时候去mask低频词或者实体词（听说过有人这么做有收益，但没具体验证）。
8、文本对抗，作者了解的不多。
9、最有效的方式还是数据。
10、经过验证降低参数量相对于优化效果以及计算速度来说，并不是特别重要。

bert相比LSTM优点：bert通过使用self-attention + position embedding对序列进行编码，lstm的计算过程是从左到右从上到下（如果是多层lstm的话），后一个时间节点的emb需要等前面的算完，而bert这种方式相当于并行计算，虽然模型复杂了很多，速度其实差不多。

说了这么多，需要使用bert进行实战。
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目的

**：本文使用bert实现一个简单的文本分类任务。比如输入一句话，对其进行情感分类。（正向1，负向-1，中性为0）。
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步骤

**：（1）数据加载；（2）数据预处理；（3）微调预训练模型：使用transformer中的Trainer接口对预训练模型进行微调；（4）超参数搜索。

1. 数据加载
   使用GLUE榜单数据集，GLUE榜单包含了9个句子级别的分类任务。具体可见（https://ifwind.github.io/2021/08/26/BERT%E5%AE%9E%E6%88%98%E2%80%94%E2%80%94%EF%BC%881%EF%BC%89%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%88%86%E7%B1%BB/）.

2. 加载数据
   可以使用 Datasets库来加载数据load_dataset的方法，加载官方库的数据；
   也可以加载自己的数据或来自网络的数据：
   csv格式；
   json格式；
   txt格式
   pandas.DataFrame格式。

3. 数据预处理
   在将数据喂入模型之前，需要对数据进行预处理。之前我们已经知道了数据预处理的基本流程：

1. 分词；
2. 转化成对应任务输入模型的格式；
   Tokenizer用于上面两步数据预处理工作：Tokenizer首先对输入进行tokenize，然后将tokens转化为预模型中需要对应的token ID，再转化为模型需要的输入格式。
   初始化Tokenizer
   使用AutoTokenizer.from_pretrained方法根据模型文件实例化tokenizer，这样可以确保：
   得到一个与预训练模型一一对应的tokenizer。
   使用指定的模型checkpoint对应的tokenizer时，同时下载了模型需要的词表库vocabulary，准确来说是tokens vocabulary.

4. 微调预训练模型

1. 加载预训练模型
   既然是做seq2seq任务，那么需要一个能解决这个任务的模型类。我们使用AutoModelForSequenceClassification 这个类。和tokenizer相似，from_pretrained方法同样可以帮助下载并加载模型，同时也会对模型进行缓存，也可以填入一个包括模型相关文件的文件夹（比如自己预训练的模型），这样会从本地直接加载。理论上可以使用各种各样的transformer模型（模型面板），解决任何文本分类分类任务。
2. 设定训练参数
   为了能够得到一个Trainer训练工具，我们还需要训练的设定/参数 TrainingArguments。这个训练设定包含了能够定义训练过程的所有属性。
   之后就可以训练模型,进行模型评估和模型验证等工作.
   参考:
   [1] bert实战-文本分类https://ifwind.github.io/2021/08/26/BERT%E5%AE%9E%E6%88%98%E2%80%94%E2%80%94%EF%BC%881%EF%BC%89%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%88%86%E7%B1%BB/