AI說書 - 從0開始 - 149 | BERT 微調之用另一份資料檢視微調效果

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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。


回顧一下目前手上有的素材:


回顧我們在 AI說書 - 從0開始 - 136 中,載入了兩份資料,分別為 In-Domain 以及 Out-of-Domain,而我們使用 In-Domain 資料歷經 AI說書 - 從0開始 - 135AI說書 - 從0開始 - 148 的努力,已經完成 Fine-Tuning,現在我要使用 Out-of-Domain 這份資料來進行驗證訓練效果好壞,首先載入資料:

df = pd.read_csv("out_of_domain_dev.tsv", delimiter='\t', header = None, names = ['sentence_source', 'label', 'label_notes', 'sentence'])


接著仿造 AI說書 - 從0開始 - 138 的作法,句子前面加上 [CLS],而句子和句子間要加上 [SEP] 區隔,於是程式為:

sentences = df.sentence.values
sentences = ["[CLS] " + sentence + " [SEP]" for sentence in sentences]
labels = df.label.values
tokenized_texts = [tokenizer.tokenize(sent) for sent in sentences]


接著仿造 AI說書 - 從0開始 - 139 的作法,進行 Padding,同時仿造 AI說書 - 從0開始 - 140 的作法,製作 Data Loader,程式為:

MAX_LEN = 128

input_ids = [tokenizer.convert_tokens_to_ids(x) for x in tokenized_texts]
input_ids = pad_sequences(input_ids, maxlen = MAX_LEN, dtype = "long", truncating = "post", padding = "post")

attention_masks = []
for seq in input_ids:
seq_mask = [float(i > 0) for i in seq]
attention_masks.append(seq_mask)



prediction_inputs = torch.tensor(input_ids)
prediction_masks = torch.tensor(attention_masks)
prediction_labels = torch.tensor(labels)

batch_size = 32

prediction_data = TensorDataset(prediction_inputs, prediction_masks, prediction_labels)
prediction_sampler = SequentialSampler(prediction_data)
prediction_dataloader = DataLoader(prediction_data, sampler = prediction_sampler, batch_size = batch_size)
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2024/08/30
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2024/08/30
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