使用HuggingFace Transformers实现问答系统微调指南-优快云博客

使用HuggingFace Transformers实现问答系统微调指南

transformers huggingface/transformers: 是一个基于 Python 的自然语言处理库，它使用了 PostgreSQL 数据库存储数据。适合用于自然语言处理任务的开发和实现，特别是对于需要使用 Python 和 PostgreSQL 数据库的场景。特点是自然语言处理库、Python、PostgreSQL 数据库。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tra/transformers

概述

问答系统是自然语言处理中的重要应用场景，它要求模型能够理解问题并从给定的上下文中找到正确答案。HuggingFace Transformers库提供了强大的工具和预训练模型，可以帮助开发者快速构建高质量的问答系统。

本文将详细介绍如何使用Transformers库中的问答脚本对预训练模型进行微调，包括BERT、XLNet和T5等不同架构模型的微调方法。

准备工作

在开始之前，请确保已安装以下Python库：

transformers
datasets
accelerate (用于无Trainer的脚本)

基于Trainer的微调方法

1. 使用BERT模型微调SQuAD1.0

BERT是最常用的问答模型之一，以下是如何微调BERT-base模型在SQuAD1.0数据集上的示例：

python run_qa.py \
  --model_name_or_path google-bert/bert-base-uncased \
  --dataset_name squad \
  --do_train \
  --do_eval \
  --per_device_train_batch_size 12 \
  --learning_rate 3e-5 \
  --num_train_epochs 2 \
  --max_seq_length 384 \
  --doc_stride 128 \
  --output_dir /tmp/debug_squad/

参数说明：

model_name_or_path: 指定预训练模型
dataset_name: 使用的数据集名称
max_seq_length: 最大序列长度
doc_stride: 处理长文档时的滑动窗口步长
per_device_train_batch_size: 每个设备的训练批次大小

预期结果： 经过微调后，模型在SQuAD1.0验证集上通常能达到：

F1分数: ~88.52
精确匹配率: ~81.22

2. 使用XLNet模型与束搜索

XLNet是一种基于排列语言建模的Transformer模型，特别适合问答任务。以下是微调XLNet的示例：

SQuAD1.0微调命令：

python run_qa_beam_search.py \
    --model_name_or_path xlnet/xlnet-large-cased \
    --dataset_name squad \
    --do_train \
    --do_eval \
    --learning_rate 3e-5 \
    --num_train_epochs 2 \
    --max_seq_length 384 \
    --doc_stride 128 \
    --output_dir ./xlnet_finetuned_squad/ \
    --per_device_eval_batch_size=4 \
    --per_device_train_batch_size=4

SQuAD2.0微调命令：

python run_qa_beam_search.py \
    --model_name_or_path xlnet/xlnet-large-cased \
    --dataset_name squad_v2 \
    --do_train \
    --do_eval \
    --version_2_with_negative \
    --learning_rate 3e-5 \
    --num_train_epochs 4 \
    --max_seq_length 384 \
    --doc_stride 128 \
    --output_dir ./xlnet_finetuned_squad_v2/ \
    --per_device_eval_batch_size=2 \
    --per_device_train_batch_size=2

关键区别：

SQuAD2.0需要添加--version_2_with_negative参数
训练周期通常需要更长(4个epoch)
批次大小可能需要调整

3. 使用T5模型微调SQuAD2.0

T5是一种序列到序列(seq2seq)模型，它以生成方式回答问题：

python run_seq2seq_qa.py \
  --model_name_or_path google-t5/t5-small \
  --dataset_name squad_v2 \
  --context_column context \
  --question_column question \
  --answer_column answers \
  --do_train \
  --do_eval \
  --per_device_train_batch_size 12 \
  --learning_rate 3e-5 \
  --num_train_epochs 2 \
  --max_seq_length 384 \
  --doc_stride 128 \
  --output_dir /tmp/debug_seq2seq_squad/

特点：

直接生成答案文本而非预测位置
适合更复杂的问答场景
可以处理需要推理的问题

基于Accelerate的无Trainer方法

对于需要更多自定义控制的场景，可以使用无Trainer的脚本：

首先安装并配置Accelerate：

pip install accelerate
accelerate config
accelerate test

运行微调脚本：

accelerate launch run_qa_no_trainer.py \
  --model_name_or_path google-bert/bert-base-uncased \
  --dataset_name squad \
  --max_seq_length 384 \
  --doc_stride 128 \
  --output_dir ~/tmp/debug_squad

优势：