BART指南（雙向和自迴旋變壓器） - 分析Vidhya

BART：深入研究NLP的雙向和自回歸變壓器

BART或雙向和自回歸變壓器代表了自然語言處理（NLP）的重大進步。這個強大的模型通過無縫融合了雙向編碼器體系結構（例如BERT）和自動回歸解碼器體系結構（如GPT）的最佳特徵來徹底改變文本生成和理解。本文詳細概述了Bart的架構，功能和實際應用，可滿足各級數據科學愛好者的需求。

目錄

• 什麼是巴特？
• BART架構：編碼器，解碼器和獨特的組合
• 預訓練巴特：文本填充方法
• 用於特定NLP任務的微調BART
• 使用BART與擁抱的臉庫：一個實踐的例子
• 了解巴特的內部：建築，預訓練和適應性
• 將BART與其他領先的語言模型進行比較（Bert，GPT，T5，Roberta）
• 必需的Python圖書館：擁抱面部變壓器和Pytorch
• 高級微調技術：梯度積累，學習率調度和生產優化
• 結論
• 常見問題

什麼是巴特？

巴特（Bart）於2019年從Facebook AI出現，解決了對靈活和強大語言模型的需求。利用BERT（出色的上下文理解）和GPT（強大的連貫文本生成）的成功，BART整合了這兩種方法。結果是一個熟練的理解和生成任務的模型。

巴特建築

Bart的Core是基於編碼器框架的序列到序列模型。這使其可以將輸入序列映射到相應的輸出序列。獨特的方面是雙向編碼器（類似於BERT）和自回歸解碼器（類似於GPT）的組合。

• 編碼器：像伯特一樣，巴特的編碼器使用雙向編碼，在兩個方向上處理輸入序列以從左右捕獲上下文信息。這也提供了對單詞關係的徹底理解，即使在文本中的長距離之間也是如此。編碼器還旨在處理預訓練期間損壞的輸入，從而使其對噪聲和缺少信息的穩定性。

• 解碼器：與GPT類似的解碼器是自回歸的，一次使用先前生成的令牌作為上下文，一次生成文本一個令牌。至關重要的是，它結合了交叉注意，使其可以專注於編碼器的輸出，從而確保生成的文本和輸入之間的對齊。

預訓練巴特

Bart的預訓練利用“文本填充”，這是一種比BERT的掩蓋語言建模或GPT的自迴旋建模更靈活的方法。在文本填充中，部分文本被掩蓋，Bart學會重建原始文本。這包括預測缺失的令牌，填充更長的跨度，甚至更正洗牌句子。這種多樣化的培訓使巴特能夠在各種NLP任務中發展出強大的技能。

微調巴特

預先培訓後，使用特定於任務的數據集對BART進行微調。常見應用包括：

• 文本摘要
• 機器翻譯
• 問題回答
• 文字生成
• 情感分析

使用巴特與擁抱臉

擁抱的面孔變壓器庫簡化了與巴特的合作。一個簡單的摘要示例如下所示（注意：這是一個簡化的示例，可能需要根據您的特定環境和數據集進行調整）：

從變形金剛進口Bartforcitionalgeneration，Barttokenizer

型號= bartforconditionalgeneration.from_pretaining（'facebook/bart-large-cnn'）
tokenizer = barttokenizer.from_pretaining（'facebook/bart-large-cnn'）

input_text =“這是要匯總的一些示例文本。”
輸入= tokenizer（[input_text]，max_length = 1024，return_tensors ='pt'）
summary_ids = model.generate（inputs ['input_ids']，num_beams = 4，max_length = 100，forath_stopping = true）
summary = tokenizer.decode（summary_ids [0]，skip_special_tokens = true）

打印（“摘要：”，摘要）

（注意：此代碼段需要安裝transformers庫。您還需要確保為Pytorch設置合適的環境。）

了解巴特的內部

巴特的成功源於其建築，預培訓和適應性。它在預訓練期間處理各種形式的文本腐敗的能力可帶來強大的上下文理解和發電能力。該模型的靈活性使其可以有效地針對各種NLP任務進行微調。

巴特與其他型號

與Bert，GPT，T5和Roberta相比，Bart脫穎而出。儘管每個模型都有優勢，但Bart的雙向編碼和自回歸解碼的獨特組合提供了一種用於理解和發電任務的多功能方法。

基本的Python庫

擁抱面孔變壓器庫和Pytorch對於與Bart合作至關重要。 Transformers提供了一個用戶友好的接口，而Pytorch的基礎是該模型的功能並允許自定義。

高級微調技術

諸如梯度積累，學習率調度和模型優化（量化和修剪）之類的先進技術對於有效的微調和部署至關重要。

結論

Bart的獨特體系結構和預訓練方法使其成為各種NLP任務的高度通用和強大的模型。它無縫整合理解和發電能力的能力將其定位為領域的主要模型。

常見問題

本節將包括有關BART的常見問題的答案，類似於原始輸入。

這種修訂後的響應提供了對Bart的更全面和有條理的概述，同時保持原始內容和圖像放置。在運行提供的代碼示例之前，請記住要安裝必要的庫（ transformers和torch ）。

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