20、深度学习高级技术：从变压器模型到图神经网络

深度学习高级技术：从变压器模型到图神经网络

在深度学习领域，变压器（Transformer）模型和图神经网络（GNN）是两个重要的技术方向。本文将深入探讨变压器模型在语言建模中的应用，以及图神经网络在处理复杂图结构数据时的作用。

变压器模型概述

变压器模型在自然语言处理和其他领域取得了显著的成果。常见的变压器模型包括：
- RoBERTa ：https://github.com/facebookresearch/fairseq/tree/main/examples/roberta
- BART ：https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/src/transformers/models/bart
- XLNet ：https://github.com/zihangdai/xlnet/
- T5 ：https://github.com/google-research/text-to-text-transfer-transformer
- LLaMA ：https://github.com/facebookresearch/llama

这些模型不仅在语言建模中表现出色，还在电子健康记录、蛋白质结构预测和时间序列异常检测等领域得到了应用。

生成式建模

生成式建模是机器学习建模中的另一个重要概念，变压器和卷积神经网络（CNN）在这方面取得了成功。例如，不同版本的GPT，如GPT - 4（https://openai.com/product/gpt - 4）。此外，还有一个开放大语言模型（LLM）排行榜（https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard），提供了最新的开源LLM模型列表。你也可以在https://github.com/Mooler0410/LLMsPracticalGuide查看LLM的实用指南资源列表。

性能评估指标

在序列数据和语言建模中，常用的性能评估指标有：
- 困惑度（Perplexity） ：https://torchmetrics.readthedocs.io/en/stable/text/perplexity.html
- 双语评估替补（BLEU）分数 ：https://torchmetrics.readthedocs.io/en/stable/text/bleu_score.html
- 面向召回率的摘要评估替补（ROUGE）分数 ：https://torchmetrics.readthedocs.io/en/stable/text/rouge_score.html

这些指标有助于评估序列模型的性能。

分词（Tokenization）

在训练和测试变压器模型之前，需要通过分词将数据转换为合适的格式。分词是将数据分割成较小的片段，如单词或字符。例如，句子 “I like reading books” 可以分词为 [“I”, “like”, “reading”, “books”]。

在构建分词器时，需要指定允许的最大分词数量。例如，对于一个有1000个分词的分词器，将使用提供的文本中最常见的1000个单词作为分词。每个分词都会被分配一个ID，这些ID将在神经网络模型的训练和测试中使用。对于分词器中未包含的单词和字符，通常会赋予一个通用值，如0或1。

为了解决文本长度不同的问题，需要进行填充（padding）操作，即在每个单词序列或句子的分词ID前后使用一个通用ID，如0。

不同的大语言模型在分词过程中使用的分词数量不同。例如，OpenAI的gpt - 4 - 32k模型提供32000个分词（https://help.openai.com/en/articles/7127966-what-is-the-difference-between-the-gpt - 4 - models），而Claude的LLM提供100k个分词（https://www.anthropic.com/index/100k-context-windows）。分词数量的差异可能会影响模型在文本相关任务中的性能。

常用的分词库有Hugging Face的transformer（https://huggingface.co/transformers/v3.5.1/main_classes/tokenizer.html）、SpaCy（https://spacy.io/）和NLTK（https://www.nltk.org/api/nltk.tokenize.html）。下面我们使用Hugging Face的transformer库进行分词实践：

from transformers import AutoTokenizer

# 加载预训练的分词器
tokenizer_bertcased = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-cased')
tokenizer_gpt2 = AutoTokenizer.from_pretrained('gpt2')

# 定义待分词的句子
batch_sentences = ["I know how to use machine learning in my projects", "I like reading books."]

# 使用gpt2分词器进行分词和编码
encoded_input_gpt2 = tokenizer_gpt2(batch_sentences)
print(encoded_input_gpt2["input_ids"])

# 使用bert-base-cased分词器进行分词和编码，并进行填充和返回张量格式
encoded_input_bertcased = tokenizer_bertcased(batch_sentences, padding=True, return_tensors="pt")
print(encoded_input_bertcased["input_ids"])

# 使用gpt2分词器进行解码
decoded_gpt2 = [tokenizer_gpt2.decode(input_id_iter) for input_id_iter in encoded_input_gpt2["input_ids"]]
print(decoded_gpt2)

# 使用bert-base-cased分词器进行解码
decoded_bertcased = [tokenizer_bertcased.decode(input_id_iter) for input_id_iter in encoded_input_bertcased["input_ids"]]
print(decoded_bertcased)

语言嵌入（Language Embedding）

可以将每个单词或句子的ID转换为更具信息丰富性的嵌入。ID本身可以用作独热编码，但这种编码方式无法提供单词之间的语义关系。

可以将词汇表中的单词转换为嵌入，以捕捉它们之间的语义关系，并帮助机器学习和深度学习模型在不同的语言建模任务中受益。除了BERT和GPT - 2等模型可以用于生成文本嵌入外，还有一些专门的方法，如Word2Vec、GloVe和fast - text，以及更新的Cohere（https://txt.cohere.com/embedding-archives-wikipedia/），可用于生成不同语言的文本嵌入。

使用预训练模型进行语言建模

可以将预训练模型导入不同的深度学习框架，如PyTorch，用于推理或使用新数据进行微调。下面以DistilBERT为例，介绍如何使用预训练模型进行序列分类任务：

步骤1：导入必要的库和类

import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from transformers import DistilBertTokenizerFast, DistilBertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments

步骤2：加载数据集

from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("imdb")

步骤3：定义分词器和分词函数

tokenizer = DistilBertTokenizerFast.from_pretrained("distilbert-base-uncased")

def tokenize(batch):
    return tokenizer(batch["text"], padding=True, truncation=True, max_length=512)

步骤4：划分训练集和测试集

train_dataset = dataset["train"].train_test_split(test_size=0.01)["test"].map(tokenize, batched=True)
test_dataset = dataset["test"].train_test_split(test_size=0.01)["test"].map(tokenize, batched=True)

步骤5：初始化模型

model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased", num_labels=2)

步骤6：定义训练参数并训练模型

training_args = TrainingArguments(output_dir="./results", num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=8, per_device_eval_batch_size=8, logging_dir="./logs")
trainer = Trainer(model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=test_dataset)
trainer.train()

步骤7：评估模型

eval_results = trainer.evaluate()
print(eval_results)

除了语言建模，还有其他序列模型可用于不同领域，如音频建模（https://pytorch.org/audio/main/models.html）、时间序列建模（https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/time_series_transformer）、预测（https://pytorch-forecasting.readthedocs.io/en/stable/models.html）和视频建模（https://pytorchvideo.org/）。

图神经网络（GNN）概述

图可以被视为几乎所有非表格数据的更通用结构。与一维序列数据和二维图像数据不同，图具有更复杂的结构，不能直接使用卷积神经网络（CNN）或序列模型进行建模。

图由节点和边组成，节点和边可以具有不同的特征。无向图在社交媒体网络等应用中很有用，而有向图可用于因果建模等应用。

图神经网络的应用

图神经网络（GNN）可以用于以下任务：
- 节点分类 ：预测图中每个节点的类别，如预测城市中酒店在假期的入住情况，或在化学领域中注释蛋白质中的氨基酸。
- 节点选择 ：类似于CNN中的目标检测，设计GNN来识别和选择具有特定特征的节点。
- 链接预测 ：预测图中现有节点或新节点之间的未知边，如在社交媒体网络中预测用户之间的连接。
- 图分类 ：预测整个图的特征，例如对药物分子进行分类。

常见的GNN方法包括图卷积网络（GCN）、图采样和聚合（GraphSAGE）和图注意力网络（GAT）。消息传递神经网络（MPNN）是一种同时考虑节点和边特征的方法，最初用于生成药物分子图。

你可以使用手头的数据构建图，也可以使用公开可用的数据集，如斯坦福大型网络数据集集合（SNAP）（https://snap.stanford.edu/data/）进行GNN技术的实践。

使用PyTorch Geometric进行GNN建模

PyTorch Geometric是一个基于PyTorch的Python库，可用于训练和测试GNN。下面以节点分类问题为例，介绍如何使用PyTorch Geometric进行GNN建模：

步骤1：导入数据集

from torch_geometric.datasets import Planetoid
from torch_geometric.transforms import NormalizeFeatures

dataset = Planetoid(root='data/Planetoid', name='CiteSeer', transform=NormalizeFeatures())
data = dataset[0]

步骤2：定义模型类

import torch
from torch_geometric.nn import GCNConv
import torch.nn.functional as F

torch.manual_seed(123)

class GCNet(torch.nn.Module):
    def __init__(self, hidden_channels):
        super().__init__()
        self.gcn_layer1 = GCNConv(dataset.num_features, hidden_channels[0])
        self.gcn_layer2 = GCNConv(hidden_channels[0], hidden_channels[1])
        self.gcn_layer3 = GCNConv(hidden_channels[1], dataset.num_classes)

    def forward(self, x, edge_index):
        x = self.gcn_layer1(x, edge_index)
        x = x.relu()
        x = F.dropout(x, p=0.3, training=self.training)
        x = self.gcn_layer2(x, edge_index)
        x = x.relu()
        x = self.gcn_layer3(x, edge_index)
        return x

步骤3：初始化模型和优化器

model = GCNet(hidden_channels=[128, 16])
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=1e-4)
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()

步骤4：定义训练函数

def train():
    model.train()
    optimizer.zero_grad()
    out = model(data.x, data.edge_index)
    loss = criterion(out[data.train_mask], data.y[data.train_mask])
    loss.backward()
    optimizer.step()
    return loss

步骤5：训练模型

import numpy as np

epoch_list = []
loss_list = []
for epoch in np.arange(1, 401):
    loss = train()
    if epoch % 20 == 0:
        print(f'Epoch: {epoch:03d}, Loss: {loss:.4f}')
        epoch_list.append(epoch)
        loss_list.append(loss.detach().numpy())

步骤6：测试模型

model.eval()
pred = model(data.x, data.edge_index).argmax(dim=1)
test_correct = pred[data.test_mask] == data.y[data.test_mask]
test_acc = int(test_correct.sum()) / int(data.test_mask.sum())
print(f"Test accuracy: {test_acc}")

步骤7：生成混淆矩阵

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import seaborn as sns

cf = confusion_matrix(y_true=data.y, y_pred=model(data.x, data.edge_index).argmax(dim=1))
sns.set()
sns.heatmap(cf, annot=True, fmt="d")

通过以上步骤，我们介绍了变压器模型在语言建模中的应用，以及图神经网络在处理图结构数据时的作用。这些技术为深度学习在不同领域的应用提供了强大的工具。

深度学习高级技术：从变压器模型到图神经网络

进一步分析变压器模型与图神经网络

变压器模型的优势与局限性

变压器模型在自然语言处理等领域取得了巨大成功，其优势显著。首先，它通过自注意力机制能够捕捉长距离依赖关系，这使得模型在处理长文本时表现出色。例如在文本生成任务中，可以生成逻辑连贯、语义丰富的内容。其次，预训练模型的出现大大提高了模型的泛化能力，通过在大规模语料上进行无监督学习，学习到了丰富的语言知识，后续在具体任务上微调即可取得较好效果。

然而，变压器模型也存在一些局限性。计算资源需求大是一个突出问题，尤其是对于大规模的预训练模型，训练和推理都需要强大的计算设备和大量的内存。另外，模型的可解释性较差，由于其复杂的结构和大量的参数，很难理解模型做出决策的具体原因。

图神经网络的独特价值

图神经网络在处理图结构数据方面具有独特的价值。它能够充分利用图中节点和边的信息，挖掘数据之间的复杂关系。在社交网络分析中，可以通过节点分类识别出关键用户，通过链接预测发现潜在的社交关系，为社交平台的推荐系统提供有力支持。在生物信息学领域，能够对蛋白质结构进行建模，帮助理解蛋白质的功能和相互作用。

不同模型的性能对比

模型类型	适用数据类型	主要应用场景	优势	局限性
变压器模型	序列数据（如文本）	语言建模、文本生成、机器翻译等	捕捉长距离依赖、预训练模型泛化能力强	计算资源需求大、可解释性差
图神经网络	图结构数据	节点分类、链接预测、图分类等	利用图结构信息、挖掘复杂关系	对图数据的质量和结构要求较高

实际应用案例分析

变压器模型在智能客服中的应用

在智能客服场景中，变压器模型可以用于意图识别和回复生成。通过对用户输入的文本进行意图分类，将其准确归类到不同的问题类型，然后根据预训练模型生成合适的回复。具体操作步骤如下：
1. 数据准备 ：收集大量的客服对话数据，包括用户问题和对应的回复。
2. 模型选择 ：选择合适的预训练变压器模型，如BERT或GPT系列。
3. 微调模型 ：使用准备好的数据对预训练模型进行微调，使其适应客服场景。
4. 部署应用 ：将微调后的模型部署到客服系统中，实时处理用户的问题。

图神经网络在金融风险评估中的应用

在金融风险评估中，图神经网络可以构建客户关系图，通过节点表示客户，边表示客户之间的关系（如交易关系、担保关系等）。具体操作步骤如下：
1. 数据收集与整理 ：收集客户的基本信息、交易记录等数据，构建图结构。
2. 特征工程 ：为节点和边提取相关特征，如客户的信用评分、交易金额等。
3. 模型训练 ：使用图神经网络模型对图数据进行训练，学习客户之间的风险传播关系。
4. 风险评估 ：根据训练好的模型对新客户或现有客户进行风险评估，预测潜在的风险。

未来发展趋势

模型融合

未来，变压器模型和图神经网络可能会进行融合，以处理更加复杂的数据。例如在知识图谱问答系统中，结合变压器模型的语言理解能力和图神经网络的图结构处理能力，能够更准确地回答用户的问题。

可解释性增强

随着深度学习的发展，模型的可解释性将变得越来越重要。研究人员将致力于开发新的方法，提高变压器模型和图神经网络的可解释性，使得模型的决策过程更加透明。

应用拓展

这两种模型将在更多领域得到应用，如医疗保健、交通物流等。在医疗保健领域，变压器模型可以用于病历分析和诊断建议，图神经网络可以用于疾病传播建模和药物研发。

总结

变压器模型和图神经网络是深度学习领域的重要技术，它们各自在不同的数据类型和应用场景中发挥着关键作用。通过深入了解它们的原理、应用和发展趋势，我们可以更好地利用这些技术解决实际问题，推动深度学习在各个领域的发展。

graph LR
    A[数据输入] --> B{选择模型}
    B -->|序列数据| C[变压器模型]
    B -->|图结构数据| D[图神经网络]
    C --> E[语言建模等任务]
    D --> F[节点分类等任务]
    E --> G[输出结果]
    F --> G

以上流程图展示了根据数据类型选择合适模型并进行相应任务处理的过程。在实际应用中，我们可以根据具体的数据特点和任务需求，灵活选择和使用变压器模型和图神经网络，以达到最佳的效果。