BART 안내서 (양방향 및 자동 회귀 변압기) - 분석 Vidhya

Bart : NLP 용 양방향 및 자동 회귀 변압기에 대한 깊은 다이빙

BART 또는 양방향 및 자동 회귀 변압기는 NLP (Natural Language Processing)의 상당한 발전을 나타냅니다. 이 강력한 모델은 BERT와 같은 양방향 인코더 아키텍처 (BERT) 및 자동 회귀 디코더 아키텍처 (예 : GPT)의 최상의 기능을 완벽하게 혼합하여 텍스트 생성과 이해력을 혁신합니다. 이 기사는 BART의 아키텍처, 기능 및 실제 응용 프로그램에 대한 포괄적 인 개요를 제공하여 모든 수준의 데이터 과학 애호가를 수용합니다.

목차

• 바트는 무엇입니까?
• 바트 아키텍처 : 인코더, 디코더 및 고유 한 조합
• 사전 훈련 BART : 텍스트 충전 접근법
• 특정 NLP 작업을위한 미세 조정 바트
• Hugging Face 라이브러리와 함께 Bart 사용 : 실용적인 예
• 바트의 내부 이해 : 건축, 사전 훈련 및 적응성
• 바트 비교 다른 주요 언어 모델과 비교 (Bert, Gpt, T5, Roberta)
• 필수 파이썬 라이브러리 : 포옹 페이스 트랜스포머 및 파이터
• 고급 미세 조정 기술 : 그라디언트 축적, 학습 속도 일정 및 생산 최적화
• 결론
• 자주 묻는 질문

바트는 무엇입니까?

2019 년 Facebook AI에서 떠오르는 Bart는 유연하고 강력한 언어 모델의 필요성을 해결합니다. BART는 BERT (우수한 맥락 이해) 및 GPT (강한 일관성 텍스트 생성)의 성공을 활용하여 두 가지 접근 방식을 모두 통합합니다. 결과는 이해력과 세대 작업 모두에 능숙합니다.

바트 아키텍처

BART의 핵심은 인코더 디코더 프레임 워크를 기반으로 한 시퀀스-시퀀스 모델입니다. 이를 통해 입력 시퀀스를 해당 출력 시퀀스에 매핑 할 수 있습니다. 독특한 측면은 양방향 인코더 (BERT와 유사)와 자동 회귀 디코더 (GPT와 유사)의 조합입니다.

• 인코더 : BERT와 마찬가지로 Bart의 인코더는 양방향 인코딩을 사용하여 입력 시퀀스를 양방향으로 처리하여 왼쪽과 오른쪽에서 상황 정보를 캡처합니다. 이것은 텍스트 내에서 장거리에서도 단어 관계에 대한 철저한 이해를 제공합니다. 인코더는 또한 사전 훈련 중 손상된 입력을 처리하도록 설계되어 노이즈 및 누락 된 정보가 강력합니다.

• Decoder : GPT와 유사한 디코더는 자동 회귀이며, 이전에 생성 된 토큰을 컨텍스트로 사용하여 한 번에 하나의 토큰을 생성합니다. 결정적으로, 그것은 교차-내역을 통합하여 인코더의 출력에 집중할 수있게하여 생성 된 텍스트와 입력 사이의 정렬을 보장합니다.

사전 훈련 바트

Bart의 사전 훈련은 Bert의 마스크 언어 모델링 또는 GPT의 자동 회귀 모델링보다 더 유연한 접근 방식 인 "Text Infilling"을 사용합니다. 텍스트 충전에서 텍스트의 일부가 가려지고 Bart는 원본 텍스트를 재구성하는 법을 배웁니다. 여기에는 누락 된 토큰을 예측하고, 더 긴 스팬을 채우고, 셔플 된 문장을 교정하는 것이 포함됩니다. 이 다양한 교육을 통해 BART는 다양한 NLP 작업에서 강력한 기술을 개발할 수 있습니다.

미세 조정 바트

사전 훈련 후 BART는 작업 별 데이터 세트를 사용하여 특정 작업에 대해 미세 조정됩니다. 일반적인 응용 프로그램에는 다음이 포함됩니다.

• 텍스트 요약
• 기계 번역
• 질문 대답
• 텍스트 생성
• 감정 분석

포옹하는 얼굴과 함께 바트를 사용합니다

Hugging Face Transformers 라이브러리는 Bart와의 작업을 단순화합니다. 간단한 요약 예제는 다음과 같습니다 (참고 : 단순화 된 예이며 특정 환경 및 데이터 세트를 기반으로 조정이 필요할 수 있음).

 변압기에서 BartforconditionalGeneration, Barttokenizer를 가져옵니다

model = bartforconditionalgeneration.from_pretrained ( 'Facebook/Bart-Large-CNN')
Tokenizer = barttokenizer.from_pretrained ( 'Facebook/Bart-Large-CNN')

input_text = "이것은 요약 할 텍스트입니다."
inputs = tokenizer ([input_text], max_length = 1024, return_tensors = 'pt')
summary_ids = model.generate (입력 [ 'input_ids'], num_beams = 4, max_length = 100, early_stopping = true)
summary = tokenizer.decode (summary_ids [0], skip_special_tokens = true)

인쇄 ( "요약 :", 요약)

(참고 :이 코드 스 니펫은 transformers 라이브러리를 설치해야합니다. 또한 Pytorch에 적합한 환경을 설정해야합니다.)

바트의 내부 이해

Bart의 성공은 아키텍처, 사전 훈련 및 적응성에서 비롯됩니다. 사전 훈련 중에 다양한 형태의 텍스트 손상을 처리하는 능력은 강력한 상황에 맞는 이해와 생성 능력으로 이어집니다. 이 모델의 유연성을 통해 광범위한 NLP 작업을 위해 효과적으로 미세 조정할 수 있습니다.

바트 대 기타 모델

Bart는 Bert, GPT, T5 및 Roberta와 비교할 때 눈에 띄게 나타납니다. 각 모델에는 강점이 있지만 BART의 독특한 양방향 인코딩 및 자동 회귀 디코딩의 고유 한 조합은 이해 및 세대 작업 모두에 적합한 다재다능한 접근 방식을 제공합니다.

필수 파이썬 라이브러리

Hugging Face Transformers Library 및 Pytorch는 BART와 함께 작업하는 데 필수적입니다. Transformers는 사용자 친화적 인 인터페이스를 제공하는 반면 Pytorch는 모델의 기능을 뒷받침하고 사용자 정의를 허용합니다.

고급 미세 조정 기술

그라디언트 축적, 학습 속도 스케줄링 및 모델 최적화 (양자화 및 가지 치기)와 같은 고급 기술은 효율적인 미세 조정 및 배포에 중요합니다.

결론

Bart의 독특한 아키텍처 및 사전 훈련 방법론은 다양한 NLP 작업을위한 매우 다양하고 강력한 모델입니다. 이해력과 세대 기능을 원활하게 통합하는 능력은이를 현장에서 주요 모델로 배치합니다.

자주 묻는 질문

이 섹션에는 원래 입력과 유사한 BART에 대한 자주 묻는 질문에 대한 답변이 포함됩니다.

이 개정 된 응답은 원래 컨텐츠 및 이미지 배치를 유지하면서 BART에 대한보다 포괄적이고 구성된 개요를 제공합니다. 제공된 코드 예제를 실행하기 전에 필요한 라이브러리 ( transformers 및 torch )를 설치해야합니다.

위 내용은 BART 안내서 (양방향 및 자동 회귀 변압기) - 분석 Vidhya의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!