乾貨 | BERT fine-tune 終極實踐教程

摘要： 從11月初開始，google-research 就陸續開源了BERT 的各個版本。google此次開源的BERT是通過tensorflow高階API——tf.estimator 進行封裝(wrapper)的。因此對於不同資料集的適配，只需要修改程式碼中...

從11月初開始，ofollow,noindex">google-research 就陸續開源了BERT 的各個版本。google此次開源的BERT是通過tensorflow高階API——tf.estimator 進行封裝(wrapper)的。因此對於不同資料集的適配，只需要修改程式碼中的processor部分，就能進行程式碼的訓練、交叉驗證和測試。

奇點機智技術團隊將結合利用BERT在AI-Challenger機器閱讀理解賽道的實踐表現以及多年的NLP經驗積累，為大家奉上BERT在中文資料集上的fine tune全攻略 。

在自己的資料集上執行 BERT

BERT的程式碼同論文裡描述的一致，主要分為兩個部分。一個是訓練語言模型（language model）的預訓練（pretrain）部分。另一個是訓練具體任務(task)的fine-tune部分。在開源的程式碼中，預訓練的入口是在run_pretraining.py 而fine-tune的入口針對不同的任務分別在run_classifier.py 和run_squad.py 。其中run_classifier.py 適用的任務為分類任務。如CoLA、MRPC、MultiNLI這些資料集。而run_squad.py 適用的是閱讀理解(MRC)任務，如squad2.0和squad1.1。

預訓練是BERT很重要的一個部分，與此同時，預訓練需要巨大的運算資源。按照論文裡描述的引數，其Base的設定在消費級的顯示卡Titan x 或Titan 1080ti(12GB RAM)上，甚至需要近幾個月的時間進行預訓練，同時還會面臨視訊記憶體不足的問題。不過所幸的是谷歌滿足了Issues#2 裡各國開發者的請求，針對大部分語言都公佈了BERT的預訓練模型 。因此在我們可以比較方便地在自己的資料集上進行fine-tune。

下載預訓練模型

對於中文而言，google公佈了一個引數較小的BERT預訓練模型。具體引數數值如下所示：

Chinese Simplified and Traditional, 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters

模型的下載連結 可以在github上google的開原始碼裡找到。對下載的壓縮檔案進行解壓，可以看到檔案裡有五個檔案，其中bert_model.ckpt開頭的檔案是負責模型變數載入的，而vocab.txt是訓練時中文文字採用的字典，最後bert_config.json是BERT在訓練時，可選調整的一些引數。

修改 processor

任何模型的訓練、預測都是需要有一個明確的輸入，而BERT程式碼中processor就是負責對模型的輸入進行處理。我們以分類任務的為例，介紹如何修改processor來執行自己資料集上的fine-tune。在run_classsifier.py 檔案中我們可以看到，google對於一些公開資料集已經寫了一些processor，如XnliProcessor ,MnliProcessor ,MrpcProcessor 和ColaProcessor 。這給我們提供了一個很好的示例，指導我們如何針對自己的資料集來寫processor。

對於一個需要執行訓練、交叉驗證和測試完整過程的模型而言，自定義的processor裡需要繼承DataProcessor，並重載獲取label的get_labels 和獲取單個輸入的get_train_examples ,get_dev_examples 和get_test_examples 函式。其分別會在main 函式的FLAGS.do_train 、FLAGS.do_eval 和FLAGS.do_predict 階段被呼叫。

這三個函式的內容是相差無幾的，區別只在於需要指定各自讀入檔案的地址。

以get_train_examples 為例，函式需要返回一個由InputExample 類組成的list 。InputExample 類是一個很簡單的類，只有初始化函式，需要傳入的引數中guid是用來區分每個example的，可以按照train-%d'%(i) 的方式進行定義。text_a是一串字串，text_b則是另一串字串。在進行後續輸入處理後(BERT程式碼中已包含，不需要自己完成) text_a和text_b將組合成[CLS] text_a [SEP] text_b [SEP] 的形式傳入模型。最後一個引數label也是字串的形式，label的內容需要保證出現在get_labels 函式返回的list 裡。

舉一個例子，假設我們想要處理一個能夠判斷句子相似度的模型，現在在data_dir 的路徑下有一個名為train.csv 的輸入檔案，如果我們現在輸入檔案的格式如下csv形式：

1,你好,您好
0,你好,你家住哪

那麼我們可以寫一個如下的get_train_examples 的函式。當然對於csv的處理，可以使用諸如csv.reader 的形式進行讀入。

def get_train_examples(self, data_dir):
file_path = os.path.join(data_dir, 'train.csv')
with open(file_path, 'r') as f:
reader = f.readlines()
examples = []
for index, line in enumerate(reader):
guid = 'train-%d'%index
split_line = line.strip().split(',')
text_a = tokenization.convert_to_unicode(split_line[1])
text_b = tokenization.convert_to_unicode(split_line[2])
label = split_line[0]
examples.append(InputExample(guid=guid, text_a=text_a, 
text_b=text_b, label=label))
return examples

同時對應判斷句子相似度這個二分類任務，get_labels 函式可以寫成如下的形式：

def get_labels(self):
return ['0','1']

在對get_dev_examples 和get_test_examples 函式做類似get_train_examples 的操作後，便完成了對processor的修改。其中get_test_examples 可以傳入一個隨意的label數值，因為在模型的預測（prediction）中label將不會參與計算。

修改 processor 字典

修改完成processor後，需要在在原本main 函式的processor字典裡，加入修改後的processor類，即可在執行引數裡指定呼叫該processor。

processors = {
"cola": ColaProcessor,
"mnli": MnliProcessor,
"mrpc": MrpcProcessor,
"xnli": XnliProcessor, 
"selfsim": SelfProcessor #新增自己的processor
}

執行 fine-tune

之後就可以直接執行run_classsifier.py 進行模型的訓練。在執行時需要制定一些引數，一個較為完整的執行引數如下所示：

export BERT_BASE_DIR=/path/to/bert/chinese_L-12_H-768_A-12 #全域性變數 下載的預訓練bert地址
export MY_DATASET=/path/to/xnli #全域性變數 資料集所在地址

python run_classifier.py \
--task_name=selfsim \ #自己新增processor在processors字典裡的key名
--do_train=true \
--do_eval=true \
--dopredict=true \
--data_dir=$MY_DATASET \
--vocab_file=$BERT_BASE_DIR/vocab.txt \
--bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \
--init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \
--max_seq_length=128 \ #模型引數
--train_batch_size=32 \
--learning_rate=5e-5 \
--num_train_epochs=2.0 \
--output_dir=/tmp/selfsim_output/ #模型輸出路徑

BERT 原始碼裡還有什麼

在開始訓練我們自己fine-tune的BERT後，我們可以再來看看BERT程式碼裡除了processor之外的一些部分。

我們可以發現，process在得到字串形式的輸入後，在file_based_convert_examples_to_features 裡先是對字串長度，加入[CLS]和[SEP]等一些處理後，將其寫入成TFrecord的形式。這是為了能在estimator裡有一個更為高效和簡易的讀入。

我們還可以發現，在create_model 的函式裡，除了從modeling.py 獲取模型主幹輸出之外，還有進行fine-tune時候的loss計算。因此，如果對於fine-tune的結構有自定義的要求，可以在這部分對程式碼進行修改。如進行NER任務的時候，可以按照BERT論文裡的方式，不只讀第一位的logits，而是將每一位logits進行讀取。

BERT這次開源的程式碼，由於是考慮在google自己的TPU上高效地執行，因此採用的estimator是tf.contrib.tpu.TPUEstimator ,雖然TPU的estimator同樣可以在gpu和cpu上執行，但若想在gpu上更高效地做一些提升，可以考慮將其換成tf.estimator.Estimator ,於此同時model_fn裡一些tf.contrib.tpu.TPUEstimatorSpec 也需要修改成tf.estimator.EstimatorSpec 的形式，以及相關呼叫引數也需要做一些調整。在轉換成較普通的estimator後便可以使用常用的方式對estimator進行處理，如生成用於部署的.pb 檔案等。

GitHub Issues 裡一些有趣的內容

從google對BERT進行開源開始，Issues裡的討論便異常活躍，BERT論文第一作者Jacob Devlin也積極地在Issues裡進行迴應，在交流討論中，產生了一些很有趣的內容。

在GitHubIssues#95 中大家討論了BERT模型在今年AI-Challenger比賽上的應用。我們也同樣嘗試了BERT在AI-Challenger的機器閱讀理解（mrc）賽道的表現。如果簡單得地將mrc的文字連線成一個長字串的形式，可以在dev集上得到79.1%的準確率。

如果參考openAI的GPT論文 裡multi-choice的形式對BERT的輸入輸出程式碼進行修改則可以將準確率提高到79.3%。採用的引數都是BERT預設的引數，而單一模型成績在賽道的test a排名中已經能超過榜單上的第一名。因此，在相關中文的任務中，bert能有很大的想象空間。

在GitHubIssues#123 中，@hanxiao 給出了一個採用ZeroMQ便捷部署BERT的service，可以直接呼叫訓練好的模型作為應用的介面。同時他將BERT改為一個大的encode模型，將文字通過BERT進行encode，來實現句子級的encode。此外，他對比了多GPU上的效能，發現bert在多GPU並行上的出色表現。

總結

總的來說，google此次開源的BERT和其預訓練模型是非常有價值的，可探索和改進的內容也很多。相關資料集上已經出現了對BERT進行修改後的複合模型，如squad2.0上哈工大(HIT)的AoA + DA + BERT 以及西湖大學（DAMO）的SLQA + BERT 。 在感謝google這份付出的同時，我們也可以藉此站在巨人的肩膀上，嘗試將其運用在自然語言處理領域的方方面面，讓人工智慧的夢想更近一步。

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