從多個方面詳細闡述pre-training

一、pre-training fine-tuning

Pre-training fine-tuning是指在預訓練模型的基礎上通過微調的方式來完成具體任務。以自然語言處理任務為例，在大規模文本數據上訓練好的語言模型可以通過fine-tuning的方式來適應具體任務，從而提高任務的準確率。Fine-tuning的過程中，只需要在預訓練模型的末尾添加一個適合具體任務的頭部，然後通過少量的數據來進行訓練。

import transformers

tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = transformers.AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 構建頭部
head = transformers.AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels=2)

# 合併模型
model.bert = transformers.modeling_bert.BertForPreTraining.from_pretrained("bert-base-uncased")
model.cls = head.classifier

# fine-tuning
model.train()

for epoch in range(num_epochs):
    for batch in data:
        inputs, labels = tokenize(batch)
        loss = model(inputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

二、pretraining model PTM

Pre-training model PTM（Pre-trained Model）是指一種基於語言模型的預訓練方法，即先用大量的未標註數據訓練一個語言模型，再將該語言模型用於新任務。PTM一般採用自監督學習方法預訓練模型。以BERT為例，它通過遮蓋語言模型（Masked Language Model，MLM）和下一句預測（Next Sentence Prediction，NSP）兩種自監督學習任務對語言模型進行訓練。PTM可以顯著提高模型在特定任務上的表現。

import transformers

tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = transformers.AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 訓練模型
model.train()

for epoch in range(num_epochs):
    for batch in data:
        inputs, labels = tokenize(batch, mask=True)
        loss = model(inputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

三、pretraining test原文聽力

Pre-training test原文聽力是指在預測任務中使用原始文本或音頻作為輸入，模型需要輸出正確的文本或音頻。原文聽力作為一種常見的自然語言處理任務，在學習語言和語音方面都有著重要的作用。在pre-training過程中，模型需要對輸入進行編碼來提取特徵，從而更好地理解輸入數據。

import transformers

tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = transformers.AutoModelForSpeechRecognition.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-960h")

# 預測
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").input_values
outputs = model(inputs)
predicted_transcription = tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)

四、pretraining test答案

Pre-training test答案是指在預測任務中使用一些問題的答案作為輸入，模型需要輸出正確的問題。該任務常用於問答系統中。在pre-training過程中，模型需要學會從輸入中提取相關信息，從而作出正確預測。

import transformers

tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = transformers.AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad")

# 預測
inputs = tokenizer(question, text, return_tensors="pt")
start_scores, end_scores = model(inputs["input_ids"], attention_mask=inputs["attention_mask"])
start_index = torch.argmax(start_scores)
end_index = torch.argmax(end_scores)
answer = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs["input_ids"][0][start_index:end_index+1]))

五、pretraining model electra

Pre-training model ELECTRA（Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately）是一種新型的預訓練模型，其主要創新點是提出了替換觀察者和生成網路，通過這種方法，模型可以利用所有語料庫的信息進行訓練，同時避免了MLM所帶來的信息遮掩問題。ELECTRA在各種自然語言處理任務中都取得了很好的效果。

import transformers

tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("google/electra-large-discriminator")
model = transformers.AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("google/electra-large-discriminator")

# 預測
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')[0]
outputs = model(input_ids)
predictions = torch.softmax(outputs[0], dim=-1)

# 輸出結果
print('Positive:', predictions[0][1].item())
print('Negative:', predictions[0][0].item())

六、pretraining怎麼讀

Pre-training讀作「預訓練」，其中pre表示「預先、預先的」，training表示「訓練」。因此，pre-training指的是在一個任務之前訓練一個模型的整個過程。

七、pretraining task for GL

Pre-training task for GL（General Language Understanding Evaluation，通用語言理解評測）是一個用來評估自然語言處理能力的基準測試，它曾經是NLP領域最具影響力的評測之一。在pre-training過程中，選擇合適的任務來訓練模型，使模型更好地理解自然語言，從而在GLUE上取得更好的表現。

import transformers
from transformers import glue_convert_examples_to_features, GlueDataset
from transformers import TrainingArguments, Trainer

tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = transformers.AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 選擇任務，如MNLI
data = GlueDataset("MNLI", tokenizer=tokenizer)

# 轉換數據集
train_dataset = glue_convert_examples_to_features(data["train"], tokenizer, max_length=128, task="mnli")

# 定義訓練參數
training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',        
    num_train_epochs=3,             
    per_device_train_batch_size=16, 
    per_device_eval_batch_size=32,  
    warmup_steps=500,               
    weight_decay=0.01,              
    logging_dir='./logs',           
    logging_steps=10,
)

# 訓練模型
trainer = Trainer(
    model=model,                         
    args=training_args,                  
    train_dataset=train_dataset,         
)

trainer.train()

八、pretraining model

Pre-training model是指在大規模語料庫上訓練的模型，以便在下游任務中提高性能。這些模型通常基於神經網路結構，採用自監督學習的方法進行訓練。常用的pre-training model包括BERT、GPT、RoBERTa等。

import transformers

# 載入BERT模型
tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = transformers.AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 預測
inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
hidden_states = outputs.last_hidden_state

九、pretraining task

Pre-training task是指在pre-training過程中用來訓練模型的具體任務，常用的pre-training task包括MLM、NSP等。通過預測被遮蓋的詞語和下一句話的關係等任務，模型可以從未標註的數據中學習到更好的特徵表示。

import transformers

# 載入BERT模型
tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = transformers.AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 使用NSP任務進行pre-training
model = transformers.BertForNextSentencePrediction.from_pretrained("bert-base-uncased")