multiple_choice.ipynb

Kernel: Unknown Kernel

# Transformers 설치 방법
! pip install transformers datasets
# 마지막 릴리스 대신 소스에서 설치하려면, 위 명령을 주석으로 바꾸고 아래 명령을 해제하세요.
# ! pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git

객관식 문제[[multiple-choice]]

객관식 과제는 문맥과 함께 여러 개의 후보 답변이 제공되고 모델이 정답을 선택하도록 학습된다는 점을 제외하면 질의응답과 유사합니다.

진행하는 방법은 아래와 같습니다:

1. SWAG 데이터 세트의 'regular' 구성으로 BERT를 미세 조정하여 여러 옵션과 일부 컨텍스트가 주어졌을 때 가장 적합한 답을 선택합니다.

2. 추론에 미세 조정된 모델을 사용합니다.

[removed] 이 튜토리얼에서 설명하는 작업은 다음 모델 아키텍처에서 지원됩니다:

ALBERT, BERT, BigBird, CamemBERT, CANINE, ConvBERT, Data2VecText, DeBERTa-v2, DistilBERT, ELECTRA, ERNIE, ErnieM, FlauBERT, FNet, Funnel Transformer, I-BERT, Longformer, LUKE, MEGA, Megatron-BERT, MobileBERT, MPNet, Nezha, Nyströmformer, QDQBert, RemBERT, RoBERTa, RoBERTa-PreLayerNorm, RoCBert, RoFormer, SqueezeBERT, XLM, XLM-RoBERTa, XLM-RoBERTa-XL, XLNet, X-MOD, YOSO

시작하기 전에 필요한 라이브러리가 모두 설치되어 있는지 확인하세요:

pip install transformers datasets evaluate

모델을 업로드하고 커뮤니티와 공유할 수 있도록 허깅페이스 계정에 로그인하는 것이 좋습니다. 메시지가 표시되면 토큰을 입력하여 로그인합니다:

from huggingface_hub import notebook_login

notebook_login()

SWAG 데이터 세트 가져오기[[load-swag-dataset]]

먼저 🤗 Datasets 라이브러리에서 SWAG 데이터셋의 '일반' 구성을 가져옵니다:

from datasets import load_dataset

swag = load_dataset("swag", "regular")

이제 데이터를 살펴봅니다:

swag["train"][0]

{'ending0': 'passes by walking down the street playing their instruments.',
 'ending1': 'has heard approaching them.',
 'ending2': "arrives and they're outside dancing and asleep.",
 'ending3': 'turns the lead singer watches the performance.',
 'fold-ind': '3416',
 'gold-source': 'gold',
 'label': 0,
 'sent1': 'Members of the procession walk down the street holding small horn brass instruments.',
 'sent2': 'A drum line',
 'startphrase': 'Members of the procession walk down the street holding small horn brass instruments. A drum line',
 'video-id': 'anetv_jkn6uvmqwh4'}

여기에는 많은 필드가 있는 것처럼 보이지만 실제로는 매우 간단합니다:

• sent1 및 sent2: 이 필드는 문장이 어떻게 시작되는지 보여주며, 이 두 필드를 합치면 시작 구절(startphrase) 필드가 됩니다.

• 종료 구절(ending): 문장이 어떻게 끝날 수 있는지에 대한 가능한 종료 구절를 제시하지만 그 중 하나만 정답입니다.

• 레이블(label): 올바른 문장 종료 구절을 식별합니다.

전처리[[preprocess]]

다음 단계는 문장의 시작과 네 가지 가능한 구절을 처리하기 위해 BERT 토크나이저를 불러옵니다:

from transformers import AutoTokenizer

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

생성하려는 전처리 함수는 다음과 같아야 합니다:

1. sent1 필드를 네 개 복사한 다음 각각을 sent2와 결합하여 문장이 시작되는 방식을 재현합니다.

2. sent2를 네 가지 가능한 문장 구절 각각과 결합합니다.

3. 이 두 목록을 토큰화할 수 있도록 평탄화(flatten)하고, 각 예제에 해당하는 input_ids, attention_mask 및 labels 필드를 갖도록 다차원화(unflatten) 합니다.

ending_names = ["ending0", "ending1", "ending2", "ending3"]


def preprocess_function(examples):
    first_sentences = [[context] * 4 for context in examples["sent1"]]
    question_headers = examples["sent2"]
    second_sentences = [
        [f"{header} {examples[end][i]}" for end in ending_names] for i, header in enumerate(question_headers)
    ]

    first_sentences = sum(first_sentences, [])
    second_sentences = sum(second_sentences, [])

    tokenized_examples = tokenizer(first_sentences, second_sentences, truncation=True)
    return {k: [v[i : i + 4] for i in range(0, len(v), 4)] for k, v in tokenized_examples.items()}

전체 데이터 집합에 전처리 기능을 적용하려면 🤗 Datasets map 메소드를 사용합니다. batched=True를 설정하여 데이터 집합의 여러 요소를 한 번에 처리하면 map 함수의 속도를 높일 수 있습니다:

tokenized_swag = swag.map(preprocess_function, batched=True)

🤗 Transformers에는 객관식용 데이터 콜레이터가 없으므로 예제 배치를 만들려면 DataCollatorWithPadding을 조정해야 합니다. 데이터 정렬 중에 전체 데이터 집합을 최대 길이로 패딩하는 대신 배치 중 가장 긴 길이로 문장을 동적 패딩하는 것이 더 효율적입니다.

DataCollatorForMultipleChoice는 모든 모델 입력을 평탄화하고 패딩을 적용하며 그 결과를 결과를 다차원화합니다:

from dataclasses import dataclass
from transformers.tokenization_utils_base import PreTrainedTokenizerBase, PaddingStrategy
from typing import Optional, Union
import torch


@dataclass
class DataCollatorForMultipleChoice:
    """
    Data collator that will dynamically pad the inputs for multiple choice received.
    """

    tokenizer: PreTrainedTokenizerBase
    padding: Union[bool, str, PaddingStrategy] = True
    max_length: Optional[int] = None
    pad_to_multiple_of: Optional[int] = None

    def __call__(self, features):
        label_name = "label" if "label" in features[0].keys() else "labels"
        labels = [feature.pop(label_name) for feature in features]
        batch_size = len(features)
        num_choices = len(features[0]["input_ids"])
        flattened_features = [
            [{k: v[i] for k, v in feature.items()} for i in range(num_choices)] for feature in features
        ]
        flattened_features = sum(flattened_features, [])

        batch = self.tokenizer.pad(
            flattened_features,
            padding=self.padding,
            max_length=self.max_length,
            pad_to_multiple_of=self.pad_to_multiple_of,
            return_tensors="pt",
        )

        batch = {k: v.view(batch_size, num_choices, -1) for k, v in batch.items()}
        batch["labels"] = torch.tensor(labels, dtype=torch.int64)
        return batch

from dataclasses import dataclass
from transformers.tokenization_utils_base import PreTrainedTokenizerBase, PaddingStrategy
from typing import Optional, Union
import tensorflow as tf


@dataclass
class DataCollatorForMultipleChoice:
    """
    Data collator that will dynamically pad the inputs for multiple choice received.
    """

    tokenizer: PreTrainedTokenizerBase
    padding: Union[bool, str, PaddingStrategy] = True
    max_length: Optional[int] = None
    pad_to_multiple_of: Optional[int] = None

    def __call__(self, features):
        label_name = "label" if "label" in features[0].keys() else "labels"
        labels = [feature.pop(label_name) for feature in features]
        batch_size = len(features)
        num_choices = len(features[0]["input_ids"])
        flattened_features = [
            [{k: v[i] for k, v in feature.items()} for i in range(num_choices)] for feature in features
        ]
        flattened_features = sum(flattened_features, [])

        batch = self.tokenizer.pad(
            flattened_features,
            padding=self.padding,
            max_length=self.max_length,
            pad_to_multiple_of=self.pad_to_multiple_of,
            return_tensors="tf",
        )

        batch = {k: tf.reshape(v, (batch_size, num_choices, -1)) for k, v in batch.items()}
        batch["labels"] = tf.convert_to_tensor(labels, dtype=tf.int64)
        return batch

평가 하기[[evaluate]]

훈련 중에 메트릭을 포함하면 모델의 성능을 평가하는 데 도움이 되는 경우가 많습니다. 🤗Evaluate 라이브러리를 사용하여 평가 방법을 빠르게 가져올 수 있습니다. 이 작업에서는 accuracy 지표를 가져옵니다(🤗 Evaluate 둘러보기를 참조하여 지표를 가져오고 계산하는 방법에 대해 자세히 알아보세요):

import evaluate

accuracy = evaluate.load("accuracy")

그리고 예측과 레이블을 compute에 전달하여 정확도를 계산하는 함수를 만듭니다:

import numpy as np


def compute_metrics(eval_pred):
    predictions, labels = eval_pred
    predictions = np.argmax(predictions, axis=1)
    return accuracy.compute(predictions=predictions, references=labels)

이제 compute_metrics 함수를 사용할 준비가 되었으며, 훈련을 설정할 때 이 함수로 돌아가게 됩니다.

훈련 하기[[train]]

[removed]

Trainer로 모델을 미세 조정하는 데 익숙하지 않다면 기본 튜토리얼 여기를 살펴보세요!

이제 모델 훈련을 시작할 준비가 되었습니다! AutoModelForMultipleChoice로 BERT를 로드합니다:

from transformers import AutoModelForMultipleChoice, TrainingArguments, Trainer

model = AutoModelForMultipleChoice.from_pretrained("bert-base-uncased")

이제 세 단계만 남았습니다:

1. 훈련 하이퍼파라미터를 TrainingArguments에 정의합니다. 유일한 필수 매개변수는 모델을 저장할 위치를 지정하는 output_dir입니다. push_to_hub=True를 설정하여 이 모델을 허브에 푸시합니다(모델을 업로드하려면 허깅 페이스에 로그인해야 합니다). 각 에폭이 끝날 때마다 Trainer가 정확도를 평가하고 훈련 체크포인트를 저장합니다.

2. 모델, 데이터 세트, 토크나이저, 데이터 콜레이터, compute_metrics 함수와 함께 훈련 인자를 Trainer에 전달합니다.

3. train()을 사용하여 모델을 미세 조정합니다.

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="my_awesome_swag_model",
    evaluation_strategy="epoch",
    save_strategy="epoch",
    load_best_model_at_end=True,
    learning_rate=5e-5,
    per_device_train_batch_size=16,
    per_device_eval_batch_size=16,
    num_train_epochs=3,
    weight_decay=0.01,
    push_to_hub=True,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_swag["train"],
    eval_dataset=tokenized_swag["validation"],
    tokenizer=tokenizer,
    data_collator=DataCollatorForMultipleChoice(tokenizer=tokenizer),
    compute_metrics=compute_metrics,
)

trainer.train()

훈련이 완료되면 모든 사람이 모델을 사용할 수 있도록 push_to_hub() 메소드를 사용하여 모델을 허브에 공유하세요:

trainer.push_to_hub()

[removed]

Keras로 모델을 미세 조정하는 데 익숙하지 않다면 기본 튜토리얼 여기를 살펴보시기 바랍니다!

TensorFlow에서 모델을 미세 조정하려면 최적화 함수, 학습률 스케쥴 및 몇 가지 학습 하이퍼파라미터를 설정하는 것부터 시작하세요:

from transformers import create_optimizer

batch_size = 16
num_train_epochs = 2
total_train_steps = (len(tokenized_swag["train"]) // batch_size) * num_train_epochs
optimizer, schedule = create_optimizer(init_lr=5e-5, num_warmup_steps=0, num_train_steps=total_train_steps)

그리고 TFAutoModelForMultipleChoice로 BERT를 가져올 수 있습니다:

from transformers import TFAutoModelForMultipleChoice

model = TFAutoModelForMultipleChoice.from_pretrained("bert-base-uncased")

prepare_tf_dataset()을 사용하여 데이터 세트를 tf.data.Dataset 형식으로 변환합니다:

data_collator = DataCollatorForMultipleChoice(tokenizer=tokenizer)
tf_train_set = model.prepare_tf_dataset(
    tokenized_swag["train"],
    shuffle=True,
    batch_size=batch_size,
    collate_fn=data_collator,
)

tf_validation_set = model.prepare_tf_dataset(
    tokenized_swag["validation"],
    shuffle=False,
    batch_size=batch_size,
    collate_fn=data_collator,
)

compile을 사용하여 훈련 모델을 구성합니다:

model.compile(optimizer=optimizer)

훈련을 시작하기 전에 설정해야 할 마지막 두 가지는 예측의 정확도를 계산하고 모델을 허브로 푸시하는 방법을 제공하는 것입니다. 이 두 가지 작업은 모두 Keras 콜백을 사용하여 수행할 수 있습니다.

compute_metrics함수를 KerasMetricCallback에 전달하세요:

from transformers.keras_callbacks import KerasMetricCallback

metric_callback = KerasMetricCallback(metric_fn=compute_metrics, eval_dataset=tf_validation_set)

모델과 토크나이저를 업로드할 위치를 PushToHubCallback에서 지정하세요:

from transformers.keras_callbacks import PushToHubCallback

push_to_hub_callback = PushToHubCallback(
    output_dir="my_awesome_model",
    tokenizer=tokenizer,
)

그리고 콜백을 함께 묶습니다:

callbacks = [metric_callback, push_to_hub_callback]

이제 모델 훈련을 시작합니다! 훈련 및 검증 데이터 세트, 에폭 수, 콜백을 사용하여 fit을 호출하고 모델을 미세 조정합니다:

model.fit(x=tf_train_set, validation_data=tf_validation_set, epochs=2, callbacks=callbacks)

훈련이 완료되면 모델이 자동으로 허브에 업로드되어 누구나 사용할 수 있습니다!

[removed]

객관식 모델을 미세 조정하는 방법에 대한 보다 심층적인 예는 아래 문서를 참조하세요. PyTorch notebook 또는 TensorFlow notebook.

추론 하기[[inference]]

이제 모델을 미세 조정했으니 추론에 사용할 수 있습니다!

텍스트와 두 개의 후보 답안을 작성합니다:

prompt = "France has a bread law, Le Décret Pain, with strict rules on what is allowed in a traditional baguette."
candidate1 = "The law does not apply to croissants and brioche."
candidate2 = "The law applies to baguettes."

각 프롬프트와 후보 답변 쌍을 토큰화하여 PyTorch 텐서를 반환합니다. 또한 labels을 생성해야 합니다:

from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("my_awesome_swag_model")
inputs = tokenizer([[prompt, candidate1], [prompt, candidate2]], return_tensors="pt", padding=True)
labels = torch.tensor(0).unsqueeze(0)

입력과 레이블을 모델에 전달하고 logits을 반환합니다:

from transformers import AutoModelForMultipleChoice

model = AutoModelForMultipleChoice.from_pretrained("my_awesome_swag_model")
outputs = model(**{k: v.unsqueeze(0) for k, v in inputs.items()}, labels=labels)
logits = outputs.logits

가장 높은 확률을 가진 클래스를 가져옵니다:

predicted_class = logits.argmax().item()
predicted_class

'0'

각 프롬프트와 후보 답안 쌍을 토큰화하여 텐서플로 텐서를 반환합니다:

from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("my_awesome_swag_model")
inputs = tokenizer([[prompt, candidate1], [prompt, candidate2]], return_tensors="tf", padding=True)

모델에 입력을 전달하고 logits를 반환합니다:

from transformers import TFAutoModelForMultipleChoice

model = TFAutoModelForMultipleChoice.from_pretrained("my_awesome_swag_model")
inputs = {k: tf.expand_dims(v, 0) for k, v in inputs.items()}
outputs = model(inputs)
logits = outputs.logits

가장 높은 확률을 가진 클래스를 가져옵니다:

predicted_class = int(tf.math.argmax(logits, axis=-1)[0])
predicted_class

'0'