The Annotated Transformer注释加量版：复现Transformer，训练翻译模型

The Annotated GPT2注释加量版：GPT2预训练

The Annotated BERT注释加量版：BERT预训练

从零实现大模型-GPT2指令微调：GPT2指令微调

按照顺序，轮也该轮到BERT指令微调了吧！

是微调，但不是指令微调！

我们在之前的文章介绍过大模型的多种微调方法，指令微调只是其中一种，就像训犬一样，让它坐就坐，让它卧就卧，同理，你让LLM翻译，它不是去总结，你让它总结，它不是去情感分析。

大语言模型白皮书，让你彻底搞懂训练，微调和提示工程

指令微调在像GPT这种自回归的模型中应用多一些。我们在前一篇文章中基于GPT-2预训练模型进行了指令微调。

除了指令微调，还有一种比较常用的是任务微调，预训练模型虽然具备一定的知识，但尚不能直接用于某些具体任务。

例如，虽然在BERT的预训练过程中，通过Masked Language Model (MLM)和Next Sentence Prediction (NSP)使其学习了语言的基本特征。

Masked Language Model (MLM)

Next Sentence Prediction (NSP)

但它仍不能直接用于自然语言推理（NLI）和问答（QA）等具体任务。因此，今天我们将对之前的BERT预训练模型进行进一步微调，使其能够更好地适应这些具体任务。

但完整代码如下，请结合代码阅读本文。

https://github.com/AIDajiangtang/LLM-from-scratch/blob/main/Bert_fine_tune_from_scratch.ipynb

在正式开始之前，有几点需要注意：

1.**在微调阶段，模型架构与预训练要一致，2.使用预训练模型的权重进行初始化而非随机初始化，3.使用预训练相同的分词方法和词表，4.**输入数据的格式与预训练阶段一致。例如，BERT模型通常要求输入序列包含[CLS]和[SEP]标记。

所以在下载预训练模型时，除了下载模型参数，通常还要下载配套的词表和模型超参数。

['bert_config.json',` `'bert_model.ckpt.data-00000-of-00001',` `'bert_model.ckpt.index',` `'vocab.txt']

如果要扩充词表来支持多语言，那模型结构中的嵌入层和输出层也需要更改，所以往往需要重新预训练。

有了前面四篇文章的烘托，本篇文章会忽略重复内容。

/ 01 /

微调任务1：自然语言推理

自然语言推理任务通常是判断两个句子之间的逻辑关系（如蕴涵、矛盾或中立）。

Next Sentence Prediction (NSP)可以看作是一种特殊的自然语言推理任务。

1.训练数据

本次微调用的数据来自GLUE MRPC，数据由成对的句子构成，并且还有一个人工标注的标签，表示两个句子是否语义相似。

 `FeaturesDict({`    `'idx': int32,`    `'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),`    `'sentence1': Text(shape=(), dtype=string),`    `'sentence2': Text(shape=(), dtype=string),``})`

下面打印一条数据。

idx      : 1680``label    : 0``sentence1: b'The identical rovers will act as robotic geologists , searching for evidence of past water .'``sentence2: b'The rovers act as robotic geologists , moving on six wheels .'

• 对于每个样本中的句子对，拼接成一个输入序列，格式为：[CLS] 句子A [SEP] 句子B [SEP]。

• 使用BERT的分词器将输入序列分词，并将其转换为输入ID、注意力掩码和类型ID。

词表参数：``{'vocab_size': 30522,` `'start_of_sequence_id': 101,` `'end_of_segment_id': 102,` `'padding_id': 0,` `'mask_id': 103}

设置batch_size=32，max_seq_length = 128。

则输入ID：

模型的输入X。

'input_word_ids': <tf.Tensor: shape=(32, 128), dtype=int32, numpy=` `array([[ 101, 1996, 7235, ...,    0,    0,    0],`        `[ 101, 2625, 2084, ...,    0,    0,    0],`        `[ 101, 6804, 1011, ...,    0,    0,    0],`        `...,`        `[ 101, 2021, 2049, ...,    0,    0,    0],`        `[ 101, 2274, 2062, ...,    0,    0,    0],`        `[ 101, 2043, 1037, ...,    0,    0,    0]], dtype=int32)>

注意力掩码：

注意力掩码用于区分实际的 token 和填充的 token，1表示实际的 token，0表示填充的 token。

在多头注意力计算时，注意力掩码会将填充位置对应的注意力权重设置为负无穷（通常是一个非常大的负数，如 -10^9），这样在通过 softmax 计算时，这些位置的权重就会接近于零，从而使这些填充位置不会对注意力分数产生影响。

在计算损失时，通常会忽略填充位置对应的 token。

'input_mask': <tf.Tensor: shape=(32, 128), dtype=int32, numpy=` `array([[1, 1, 1, ..., 0, 0, 0],`        `[1, 1, 1, ..., 0, 0, 0],`        `[1, 1, 1, ..., 0, 0, 0],`        `...,`        `[1, 1, 1, ..., 0, 0, 0],`        `[1, 1, 1, ..., 0, 0, 0],`        `[1, 1, 1, ..., 0, 0, 0]], dtype=int32)>,

类型ID：

表示token属于哪个句子，0表示属于句子A，1表示数据句子B。

'input_type_ids': <tf.Tensor: shape=(32, 128), dtype=int32, numpy=` `array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],`        `[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],`        `[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],`        `...,`        `[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],`        `[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],`        `[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=int32)>

在将token id转换成词嵌入向量时，会将类型id视为segment Embedding。

标签：

[‘not_equivalent’, ‘equivalent’]->[0,1]

0：表示两个句子语义不相似。

1：表示两个句子语义相似。

<tf.Tensor: shape=(32,), dtype=int64, numpy=``array([0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1,`       `1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1])>

到此，我们就构造了模型输入和标签。

input_word_ids  shape: (32, 128)``input_mask      shape: (32, 128)``input_type_ids  shape: (32, 128)``labels          shape: (32,)

2.模型

在模型架构上，相对于BERT预训练，在微调过程中，会在模型的输出层添加一个分类层。这个分类层的输入是[CLS]标记对应的隐藏状态，其输出是表示类别概率的logits。

因为EMB_SIZE = 768，所以分类层的输入(32, 768)，输出(32, 768，2)。

3.微调

超参数``EMB_SIZE = 768//词嵌入维度``HIDDEN_SIZE = 768` `BATCH_SIZE = 32 #batch size``NUM_HEADS = 4 //头的个数

3.1.词嵌入

接下来将token ids转换成embedding，在Bert中，每个token都涉及到三种嵌入，第一种是Token embedding，token id转换成词嵌入向量，第二种是位置编码。还有一种是Segment embedding。用于表示哪个句子，0表示第一个句子，1表示第二个句子。

根据超参数EMB_SIZE = 768，所以词嵌入维度768，Token embedding通过一个嵌入层[30522，768]将输入[32,128]映射成[32,128,768]。

30522是词表的大小，[30522，768]的嵌入层可以看作是有30522个位置索引的查找表，每个位置存储768维向量。

位置编码可以通过学习的方式获得，也可以通过固定计算方式获得，本次采用固定计算方式。

Segment embedding和输入X大小一致，第一个句子对应为0，第二个位置为1。

最后将三个embedding相加，然后将输出的embedding[32,128,768]输入到编码器中。

****3.2.多头注意力

编码器的第一个操作是多头注意力，与Transformer和GPT中不同的是，不计算[PAD]的注意力，会将[PAD]对应位置的注意力分数设置为一个非常小的值，使之经过softmax后为0。

多头注意力的输出维度[32,128,768]。

****3.3.MLP

与Transformer和GPT中的一致，MLP的输出维度[32,128,768]。

****3.4.输出

编码器的输出[32,128,768]，但我们只需要[CLS]对应的输出[32,768]。

二分类损失

通过另一个线性层[768,2]将开头的[CLS]的输出[32,768]映射成[32，2]，表示属于正负类的概率，然后与标签[32，]计算交叉熵损失。

/ 02 /

微调任务2：问答

问答任务通常是给定一个段落和一个问题，模型需要从段落中找出答案的起始位置和结束位置。

示例

假设我们有一个段落和一个问题：

段落：“BERT is a model developed by Google for natural language processing tasks. It stands for Bidirectional Encoder Representations from Transformers.”

问题：“Who developed BERT?”

我们需要从段落中找出答案的起始位置和结束位置。在这个例子中，答案是 “Google”，它在段落中的位置如下：

• 起始位置：6 （第7个词，“Google”）

• 结束位置：6 （第7个词，“Google”）

超参数``max_seq_length = 128``EMB_SIZE = 768//词嵌入维度``HIDDEN_SIZE = 768` `BATCH_SIZE = 32 #batch size``NUM_HEADS = 4 //头的个数

1.训练数据

• 输入预处理：

将段落和问题转换为BERT的输入格式：[CLS] 问题 [SEP] 段落 [SEP]。

例如：[CLS] Who developed BERT? [SEP] BERT is a model developed by Google for natural language processing tasks. It stands for Bidirectional Encoder Representations from Transformers. [SEP]

• 分词和ID转换：

使用BERT的分词器将输入序列分词，并将其转换为输入ID、注意力掩码和类型ID。

input_word_ids  shape: (32, 128)``input_mask      shape: (32, 128)``input_type_ids  shape: (32, 128)``labels          shape: (32, 128, 2)#标记起始位置和结束位置

2.模型

• 经过BERT模型的编码器处理后，每个标记都会有一个对应的隐藏状态向量。

• 假设输入序列长度为L，那么输出将是一个形状为 (L, H) 的矩阵，其中L是序列长度，H是隐藏状态的维度（通常为768）。

• 我们在BERT模型的输出层添加两个分类层（全连接层），分别用于预测答案的起始位置和结束位置。

• 这些分类层的输入是每个标记对应的隐藏状态向量，其输出是表示起始和结束位置的logits。

上图中的start就是用于预测答案起始位置的全连接层。

3.微调

3.1.词嵌入

接下来将token ids转换成embedding，在Bert中，每个token都涉及到三种嵌入，第一种是Token embedding，token id转换成词嵌入向量，第二种是位置编码。还有一种是Segment embedding。用于表示哪个句子，0表示第一个句子，1表示第二个句子。

根据超参数EMB_SIZE = 768，所以词嵌入维度768，Token embedding通过一个嵌入层[30522，768]将输入[32,128]映射成[32,128,768]。

30522是词表的大小，[30522，768]的嵌入层可以看作是有30522个位置索引的查找表，每个位置存储768维向量。

位置编码可以通过学习的方式获得，也可以通过固定计算方式获得，本次采用固定计算方式。

Segment embedding和输入X大小一致，第一个句子对应为0，第二个位置为1。

最后将三个embedding相加，然后将输出的embedding[32,128,768]输入到编码器中。

****3.2.多头注意力

编码器的第一个操作是多头注意力，与Transformer和GPT中不同的是，不计算[PAD]的注意力，会将[PAD]对应位置的注意力分数设置为一个非常小的值，使之经过softmax后为0。

多头注意力的输出维度[32,128,768]。

****3.3.MLP

与Transformer和GPT中的一致，MLP的输出维度[32,128,768]。

****3.4.输出

编码器的输出[32,128,768]，但我们只需要属于段落对应的输出[32,N]。

二分类损失

通过预测起始位置的全连接层[768,2]将段落对应的输出[32,N,768]映射成[32，N，2]，表示属于起始位置的概率，通过掩码根据原始标签(32, 128, 2)获取起始位置的标签[32，N]，然后与起始位置的标签[32，N]计算交叉熵损失。

同样，通过预测结束位置的全连接层[768,2]将段落对应的输出[32,N,768]映射成[32，N，2]，表示属于起始位置的概率，然后与结束位置的标签[32，N]计算交叉熵损失。