new

wyk/14_pretrenowanie.org

@@ -0,0 +1,155 @@
+* Pretrenowanie modeli
+
+System AlphaZero uczy się grając sam ze sobą — wystarczy 24 godziny,
+by system nauczył się grać w szachy lub go na nadludzkim poziomie.
+
+*Pytanie*: Dlaczego granie samemu ze sobą nie jest dobrym sposobem
+ nauczenia się grania w szachy dla człowieka, a dla maszyny jest?
+
+Co jest odpowiednikiem grania samemu ze sobą w świecie przetwarzania tekstu?
+Tzn. *pretrenowanie* (/pretraining/) na dużym korpusie tekstu. (Tekst jest tani!)
+
+Jest kilka sposobów na pretrenowanie modelu, w każdym razie sprowadza
+się do odgadywania następnego bądź zamaskowanego słowa.
+W każdym razie zawsze stosujemy softmax (być może ze „sztuczkami” takimi jak
+negatywne próbkowanie albo hierarchiczny softamx) na pewnej *representecji kontekstowej*:
+
+$$\vec{p} = \operatorname{softmax}(f(\vec{c})).$$
+
+Model jest karany używając funkcji log loss:
+
+$$-\log(p_j),$$
+
+gdzie $w_j$ jest wyrazem, który pojawił się rzeczywiście w korpusie.
+
+** Przewidywanie słowa (GPT-2)
+
+Jeden ze sposobów pretrenowania modelu to po prostu przewidywanie
+następnego słowa.
+
+Zainstalujmy najpierw bibliotekę transformers.
+
+#+BEGIN_SRC ipython :session mysession :exports both :results raw drawer
+! pip install transformers
+#+END_SRC
+
+#+BEGIN_SRC ipython :session mysession :exports both :results raw drawer
+  import torch
+  from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
+  tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2-large')
+  model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2-large')
+  text = "Warsaw is the capital city of"
+  encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')
+  output = model(**encoded_input)
+  next_token_probs = torch.softmax(output[0][:, -1, :][0], dim=0)
+
+  nb_of_tokens = next_token_probs.size()[0]
+
+  _, top_k_indices = torch.topk(next_token_probs, 30, sorted=True)
+  top_k_indices
+  # words = tokenizer.convert_ids_to_tokens(top)
+
+  # top_probs = []
+
+  # for ix in range(len(top)):
+  #     top_probs.append((words[ix], next_token_probs[top[ix]].item()))
+
+  # top_probs
+#+END_SRC
+
+#+RESULTS:
+:results:
+# Out[8]:
+#+BEGIN_EXAMPLE
+  [('Ġthe', 0.4415026307106018),
+  ('ĠPoland', 0.236798495054245),
+  ('ĠBelarus', 0.10114768147468567),
+  ('ĠUkraine', 0.058283545076847076),
+  ('Ġeastern', 0.020564062520861626),
+  ('ĠEastern', 0.011137397028505802),
+  ('ĠPolish', 0.010205904021859169),
+  ('ĠWestern', 0.00833223108202219),
+  ('Ġwestern', 0.006872199941426516),
+  ('Ġa', 0.004939113277941942),
+  ('ĠSlovakia', 0.003553805174306035),
+  ('ĠLithuania', 0.003335304092615843),
+  ('ĠRussia', 0.002872465644031763),
+  ('Ġcentral', 0.002493523992598057),
+  ('Ġmodern', 0.0022767107002437115),
+  ('ĠCzech', 0.0022264323197305202),
+  ('ĠPr', 0.002146221464499831),
+  ('Ġformer', 0.0021054286044090986),
+  ('Ġwhat', 0.0017435317859053612),
+  ('ĠSlov', 0.0014634730760008097),
+  ('ĠUkrainian', 0.0014347084797918797),
+  ('ĠCentral', 0.0013676199596375227),
+  ('ĠSouth', 0.0013484350638464093),
+  ('Ġone', 0.001204205909743905),
+  ('ĠNorthern', 0.0011802552035078406),
+  ('ĠWest', 0.001175572513602674),
+  ('ĠEast', 0.0011596156982704997),
+  ('Ġsouthern', 0.0011580033460631967),
+  ('Ġnorthern', 0.001110077602788806),
+  ('Ġ"', 0.0010494199814274907)]
+#+END_EXAMPLE
+:end:
+
+Zalety tego podejścia:
+
+- prostota,
+- dobra podstawa do strojenia systemów generowania tekstu zwłaszcza
+  „otwartego” (systemy dialogowe, generowanie (fake) newsów, streszczanie tekstu),
+  ale niekoniecznie tłumaczenia maszynowego,
+- zaskakująca skuteczność przy uczeniu /few-shot/ i /zero-shot/.
+
+Wady:
+
+- asymetryczność, przetwarzanie tylko z lewej do prawej, preferencja
+  dla lewego kontekstu,
+- mniejsza skuteczność przy dostrajaniu do zadań klasyfikacji i innych zadań
+  niepolegających na prostym generowaniu.
+
+Przykłady modeli: GPT, GPT-2, GPT-3, DialoGPT.
+
+** Maskowanie słów (BERT)
+
+Inną metodą jest maskowanie słów (/Masked Language Modeling/, /MLM/).
+
+W tym podejściu losowe wybrane zastępujemy losowe słowa specjalnym
+tokenem (~[MASK]~) i każemy modelowi odgadywać w ten sposób
+zamaskowane słowa (z uwzględnieniem również prawego kontekstu!).
+
+Móciąc ściśle, w jednym z pierwszych modeli tego typu (BERT)
+zastosowano schemat, w którym również niezamaskowane słowa są odgadywane (!):
+
+- wybieramy losowe 15% wyrazów do odgadnięcia
+- 80% z nich zastępujemy tokenem ~[MASK]~,
+- 10% zastępujemy innym losowym wyrazem,
+- 10% pozostawiamy bez zmian.
+
+
+#+BEGIN_SRC ipython :session mysession :exports both :results raw drawer
+from transformers import AutoModelWithLMHead, AutoTokenizer
+import torch
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilroberta-base")
+model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("distilroberta-base")
+
+sequence = f"Hugging Face is a French company based in {tokenizer.mask_token}"
+
+input_ids = tokenizer.encode(sequence, return_tensors="pt")
+mask_token_index = torch.where(input_ids == tokenizer.mask_token_id)[1]
+
+token_logits = model(input_ids)[0]
+mask_token_logits = token_logits[0, mask_token_index, :]
+mask_token_logits = torch.softmax(mask_token_logits, dim=1)
+
+top_5 = torch.topk(mask_token_logits, 5, dim=1)
+top_5_tokens = zip(top_5.indices[0].tolist(), top_5.values[0].tolist())
+
+for token, score in top_5_tokens:
+    print(sequence.replace(tokenizer.mask_token, tokenizer.decode([token])), f"(score: {score})")
+#+END_SRC
+
+
+Przykłady: BERT, RoBERTa (również Polish RoBERTa).