[人工智能]datawhale 8月学习——NLP之Transformers：Transformers解决机器翻译任务

前情回顾

1. attention和transformers
2. BERT和GPT
3. 编写BERT模型
4. BERT的应用、训练和优化
5. Transformers解决文本分类任务、超参搜索
6. Transformers解决序列标注任务
7. Transformers解决抽取式问答任务

结论速递

与前面应用BERT的任务不同，此次的任务是transformer整体的应用，解决的是一个经典的Seq2seq，机器翻译问题。

解决的流程还是与之前类似，导入完数据，首先要对它进行tokenize预处理，由于是Seq2seq，需要对source和target都进行相应的预处理。随后加载预训练模型，定义模型训练所需要的相关参数，以及将数据输入模型所使用的data collator，并且需要定义处理数据以放入metric计算的方法（此处不止使用了预训练导入的metric，还定义了一个别的metric）。最后构建trainer，然后进行训练和验证。

由于训练用时比较长，这里尝试了导出训练好的模型及重新载入的方法。

1 机器翻译任务

1.1 任务简介

本任务中使用的是WMT dataset数据集。

这个数据集涉及到的翻译任务有很多，最常见的任务是新闻翻译任务，涉及下述语言间的翻译：

本次选择的任务是英语和罗马尼亚语的翻译。

model_checkpoint = "Helsinki-NLP/opus-mt-en-ro" 
# 选择一个模型checkpoint

机器翻译是一个序列到序列的任务，使用BERT显然是不够的，我们所要用到的是整个Transformer。

1.2 基础库的安装和datasets及metric的加载

这个地方需要保证安装正确一些版本的库，不然就会报错。

需要保证版本正确的库包括但不限于

datasets==1.6.2 
transformers==4.4.2 
sacrebleu==1.5.1
tqdm==4.62.2

其中sacrebleu的版本很重要，否则会出现datasets的加载错误。

datasets和metric的加载方法如下

from datasets import load_dataset, load_metric

raw_datasets = load_dataset("wmt16", "ro-en")
metric = load_metric("sacrebleu")

1.3 数据的展示

载入的datasets依然由三个部分组成train，test，validation。

可以看到训练集的一个举例

[IN]: raw_datasets["train"][0]
# 我们可以看到一句英语en对应一句罗马尼亚语言ro
[OUT]: {'translation': {'en': 'Membership of Parliament: see Minutes',
  'ro': 'Componen?a Parlamentului: a se vedea procesul-verbal'}}

2 机器翻译任务的实现

2.1 数据预处理

第一步依然是tokenize，在这个任务里头在调用上没有十分特别的地方。

但是tokenizer本身具有一定特点。

为了达到数据预处理的目的，我们使用AutoTokenizer.from_pretrained方法实例化我们的tokenizer，这样可以确保：

• 我们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的时候，我们也下载了模型需要的词表库vocabulary，准确来说是tokens vocabulary。

from transformers import AutoTokenizer
# 需要安装`sentencepiece`： pip install sentencepiece
    
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint)

在这里所使用的mBART模型需要正确设置source语言和target语言。

if "mbart" in model_checkpoint:
    tokenizer.src_lang = "en-XX"
    tokenizer.tgt_lang = "ro-RO"

这里我们设置的是，从英语翻译到罗马尼亚语。

这个地方特别需要注意的是，我们需要给模型准备翻译好的targets，这里可以使用as_target_tokenizer来控制targets所对应的特殊token。

with tokenizer.as_target_tokenizer():
    print(tokenizer("Hello, this one sentence!"))
    model_input = tokenizer("Hello, this one sentence!")
    tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(model_input['input_ids'])
    # 打印看一下special toke
    print('tokens: {}'.format(tokens))

打印出来是这样的

{'input_ids': [10334, 1204, 3, 15, 8915, 27, 452, 59, 29579, 581, 23, 0], 'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]}
tokens: ['▁Hel', 'lo', ',', '▁', 'this', '▁o', 'ne', '▁se', 'nten', 'ce', '!', '</s>']

整个预处理函数是这样的

max_input_length = 128
max_target_length = 128
source_lang = "en"
target_lang = "ro"

if model_checkpoint in ["t5-small", "t5-base", "t5-larg", "t5-3b", "t5-11b"]:
    prefix = "translate English to Romanian: "
else:
    prefix = ""

def preprocess_function(examples):
    inputs = [prefix + ex[source_lang] for ex in examples["translation"]]
    targets = [ex[target_lang] for ex in examples["translation"]]
    model_inputs = tokenizer(inputs, max_length=max_input_length, truncation=True)

    # Setup the tokenizer for targets
    with tokenizer.as_target_tokenizer():
        labels = tokenizer(targets, max_length=max_target_length, truncation=True)

    model_inputs["labels"] = labels["input_ids"]
    return model_inputs

与上一个任务类似，我们用truncation=True来确保超长的句子被截断。

prefix的作用是，类似于T5的预训练模型，需要有特定的前缀来告诉模型要做的任务。

我们依然借助map函数来对所有的样本进行预处理。

tokenized_datasets = raw_datasets.map(preprocess_function, batched=True)

2.2 微调模型

2.2.1 加载预训练模型

首先还是先加载预训练模型

from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, DataCollatorForSeq2Seq, Seq2SeqTrainingArguments, Seq2SeqTrainer

model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_checkpoint)

还是依然需要设定训练的参数，需要注意的是这里是一个序列到序列的任务，所以用到的是整个Transformer，和之前的任务有所不同，所以对应的训练参数也有所不同Seq2SeqTrainingArguments。

batch_size = 16
args = Seq2SeqTrainingArguments(
    "test-translation",
    evaluation_strategy = "epoch",
    learning_rate=2e-5,
    per_device_train_batch_size=batch_size,
    per_device_eval_batch_size=batch_size,
    weight_decay=0.01,
    save_total_limit=3,
    num_train_epochs=1,
    predict_with_generate=True,
    fp16=False,
)

由于我们的数据集比较大，同时Seq2SeqTrainer会不断保存模型，所以我们需要告诉它至多保存save_total_limit=3个模型。

可以查看model的内容。

可以看到model由编码器encoder 和解码器decoder组成。encoder一共有6个MarianEncoderLayer，每个layer由一个selfattention层，以及两个全连接层构成，attention及全连接部分的后面都有normalization。

decoder由6个MariaDecoderLayer构成，每个Layer有一个SelfAttention，一个EncoderAttention和两个全连接层构成，SelfAttention、EncoderAttention和全连接部分的后面都有normalization。

2.2.2 数据收集器的创建

我们还需要一个数据收集器data collator，把我们处理好的输入喂给模型。

data_collator = DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer, model=model)

2.2.3 评估方法

设置好Seq2SeqTrainer还剩最后一件事情，那就是我们需要定义好评估方法。我们使用metric来完成评估。

但我们需要先把数据进行后处理，才能够送入评估。

import numpy as np

def postprocess_text(preds, labels):
    preds = [pred.strip() for pred in preds]
    labels = [[label.strip()] for label in labels]

    return preds, labels

def compute_metrics(eval_preds):
    preds, labels = eval_preds
    if isinstance(preds, tuple):
        preds = preds[0]
    decoded_preds = tokenizer.batch_decode(preds, skip_special_tokens=True)

    # Replace -100 in the labels as we can't decode them.
    labels = np.where(labels != -100, labels, tokenizer.pad_token_id)
    decoded_labels = tokenizer.batch_decode(labels, skip_special_tokens=True)

    # Some simple post-processing
    decoded_preds, decoded_labels = postprocess_text(decoded_preds, decoded_labels)

    result = metric.compute(predictions=decoded_preds, references=decoded_labels)
    result = {"bleu": result["score"]}

    prediction_lens = [np.count_nonzero(pred != tokenizer.pad_token_id) for pred in preds]
    result["gen_len"] = np.mean(prediction_lens)
    result = {k: round(v, 4) for k, v in result.items()}
    return result

这个维度是怎么确定的呢？
在什么地方会有-100出现，如何实现提取后维度的对齐。
这个地方可以看出来最后的result里头有两个部分，一个部分是bleu，就是metric对应的结果。gen_len是计算不相等的token个数。

2.2.4 训练

最后将所有的参数/数据/模型传给Seq2SeqTrainer。

trainer = Seq2SeqTrainer(
    model,
    args,
    train_dataset=tokenized_datasets["train"],
    eval_dataset=tokenized_datasets["validation"],
    data_collator=data_collator,
    tokenizer=tokenizer,
    compute_metrics=compute_metrics
)

调用train方法进行训练

trainer.train()

在colab pro里头训练结果如下

在本地主机（RTX 3080）训练结果如下

对模型进行evaluate

trainer.evaluate()

2.2.5 模型的导出和重载

由于模型的训练用时较长，为防止训练丢失，我们可以将模型导出存储

trainer.save_model("test-ml-trained")

如果在colab 上，则需要连接GoogleDrive才能将模型下载下来。
首先连接GoogleDrive

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

接着登陆账号填写对应的代码。

trainer.save_model("/content/drive/MyDrive/test-ml-trained")

存储的时候注意需要填好地址，如果在drive跟地址上，会显示没有权限。

存储好的模型长这样。

参考这篇博客，并且注意到trainer类对象没有对应的from_pretrained方法。

这边重载模型用的是model类对象。

model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("/content/drive/MyDrive/test-ml-trained")

tokenizer也可以重载，但因为我们训练过程没有修改，所以可以直接从checkpoints中重载。

重载完模型之后，一样需要建立trainer，代码和先前的一样。

我们将重载完的模型同样也evaluate一下，显示的结果是这样的。

可以看到计算的epoch数为1的信息没有被加载进来，但是模型还是原来那个模型，验证集上的计算结果没有发生更改。

参考阅读

1. Datawhale教程