使用skorch实现大语言模型的零样本与少样本分类

使用skorch实现大语言模型的零样本与少样本分类

skorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sko/skorch

概述

随着大语言模型(LLM)能力的不断提升，它们在各种应用场景中展现出越来越强大的潜力。skorch作为一个专注于神经网络与scikit-learn集成的库，虽然主要面向训练模型，但也提供了对大语言模型的支持。本文将详细介绍如何使用skorch实现零样本(zero-shot)和少样本(few-shot)分类任务。

零样本分类基础

零样本分类是指模型在没有经过特定任务训练的情况下，仅凭对任务描述的理解就能进行分类预测。这在标注数据稀缺的场景下特别有价值。

情感分析示例

假设我们需要分析客户评论的情感倾向(正面/负面)，使用skorch可以这样实现：

from skorch.llm import ZeroShotClassifier

# 初始化分类器，指定使用bloomz-1b1模型
clf = ZeroShotClassifier('bigscience/bloomz-1b1')
# 指定可能的分类标签
clf.fit(X=None, y=['positive', 'negative'])

review = """我非常满意这款新智能手机。屏幕显示效果出色，
电池续航长达数天。唯一不满意的是相机，还有提升空间。
总体来说，我强烈推荐这款产品。"""

# 预测情感倾向
clf.predict([review])  # 返回'positive'
clf.predict_proba([review])  # 返回概率数组

关键点解析

1. 模型选择：示例中使用的是bloomz-1b1模型，这是一个10亿参数的"小型"大语言模型。用户可以根据任务需求选择其他更适合的模型。

2. 拟合过程：fit方法在这里主要作用是设置分类标签，并不进行实际的模型训练。

3. 概率输出：predict_proba返回的是模型对各标签的预测概率，顺序与classes_属性一致。

提示工程优化

提示(prompt)的质量直接影响模型表现。skorch允许灵活定制提示模板：

custom_prompt = """您的任务是分析客户评论的情感倾向。

可选情感标签: {labels}

客户评论内容:

{text}

请给出分析结果:"""

clf = ZeroShotClassifier('bigscience/bloomz-1b1', prompt=custom_prompt)

提示设计要点

1. 必须包含{labels}和{text}两个占位符
2. 使用明确的分隔符(如```)区分指令和输入
3. 保持指令清晰简洁

超参数网格搜索

skorch与scikit-learn的兼容性使得我们可以方便地进行超参数优化：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

params = {
    'model_name': ['bloomz-1b1', 'gpt2', 'falcon-7b'],
    'prompt': [default_prompt, custom_prompt],
}
search = GridSearchCV(clf, param_grid=params, cv=2)
search.fit(X, y)

性能考虑

1. 大语言模型推理较慢，建议使用GPU加速
2. 可以设置device='cuda'参数启用GPU
3. 网格搜索可能耗时较长，建议从小规模开始

少样本分类实现

少样本分类通过提供少量示例来提升模型表现：

from skorch.llm import FewShotClassifier

clf = FewShotClassifier('bloomz-1b1', max_samples=5)
clf.fit(X_train, y_train)  # 使用少量标注数据

少样本分类特点

1. 需要在fit方法中提供示例数据
2. max_samples控制使用的示例数量(默认为5)
3. 提示模板需要额外包含{examples}占位符

常见问题诊断

低概率问题

当模型对各标签的预测概率都很低时，可能存在问题：

# 禁用概率归一化以观察原始值
clf = ZeroShotClassifier(..., probas_sum_to_1=False)

调试技巧

1. 设置error_low_prob='warn'在概率过低时发出警告
2. 调整threshold_low_prob定义"低概率"阈值
3. 直接检查模型原始输出：

prompt = clf.get_prompt(X[0])
inputs = clf.tokenizer_(prompt, return_tensors='pt')
output = clf.model_.generate(**inputs)
print(clf.tokenizer_.decode(output[0]))

技术优势总结

1. 无需大量标注数据：适用于数据稀缺场景
2. 输出控制：确保模型只返回预设标签
3. 概率输出：提供预测置信度信息
4. 性能优化：内置缓存机制加速预测
5. 生态兼容：无缝集成scikit-learn工作流

通过skorch，开发者可以方便地将大语言模型的能力整合到现有的机器学习流程中，为解决实际问题提供新的思路和方法。

skorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sko/skorch