自然言語処理（NLP）分野で、プレトレーニングモデルのアプリケーションは技術の発展を极大地推進しています。中国語処理に専門化したプレトレーニングモデルであるStructBERTは、その独特なトレーニング方法と言語構造への深いモデル化により、多くのタスクで強大な潜在力を発揮しています。本記事では、StructBERTプレトレーニングモデルの特徴、使用方法、制限事項、およびトレーニングの背景について詳しくご紹介します。
モデルの概要
StructBERTは、中国語のwikiデータ上で、マスクされた言語モデル（MLM）タスクを用いてトレーニングされた中国語自然言語理解のプレトレーニングモデルです。従来のBERTモデルとは異なり、StructBERTは、文字レベルの順序情報と文レベルの順序情報それぞれを学習する2つの補助タスクを導入しています。この革新的な方法により、StructBERTは中国語テキストを処理する際に、言語の内在構造と意味関係をより正確に捉えることができます。
モデルアーキテクチャとパラメータ
StructBERTのBaseバージョンは、12層、768の隠れユニット、12のアテンションヘッドを持ち、パラメータ規模は約102Mです。このようなアーキテクチャの設計は、モデルが十分な表現力を有しながらも、計算効率とリソース消費を考慮し、さまざまなアプリケーションシナリオで広く使用できるようにしています。
使用シナリオと方法
StructBERTは主に、中国語関連のダウンストリームタスクの微調整に適しています。ユーザーは、自らの特定のタスクやデータに基づいてモデルを微調整し、異なるアプリケーションシナリオに適応させることができます。例えば、テキスト分類、文の類似性計算、質問応答システムなどのタスクで、StructBERTはベースモデルとしてさらなるトレーニングと最適化に使用できます。
コード例
ModelScope-Libをインストールした後、ユーザーはStructBERTを用いてダウンストリームタスクの微調整を行うことができます。以下は、StructBERTを用いて文の類似性タスクのトレーニングを行う簡単なコード例です。
from modelscope.metainfo import Preprocessors
from modelscope.msdatasets import MsDataset
from modelscope.trainers import build_trainer
from modelscope.utils.constant import Tasks
# 以下のメソッドでcfgを変更
def cfg_modify_fn(cfg):
# backboneモデルを文の類似性モデルクラスにロードする
cfg.task = Tasks.sentence_similarity
# 文の類似性のためのプリプロセッサを使用する
cfg['preprocessor'] = {'type': Preprocessors.sen_sim_tokenizer}
# デモコードの変更、通常使用する際は変更不要
cfg.train.dataloader.workers_per_gpu = 0
cfg.evaluation.dataloader.workers_per_gpu = 0
# データセットの特性を補足する
cfg['dataset'] = {
'train': {
# 実際のラベルフィールドの内容を列挙する。backboneトレーニング時に指定が必要
'labels': ['0', '1'],
# 1番目のフィールドのkey
'first_sequence': 'sentence1',
# 2番目のフィールドのkey
'second_sequence': 'sentence2',
# ラベルのkey
'label': 'label',
}
}
# lr_schedulerの設定
cfg.train.lr_scheduler.total_iters = int(len(dataset['train']) / 32) * cfg.train.max_epochs
return cfg
# clueのafqmcを用いてトレーニングを行う
dataset = MsDataset.load('clue', subset_name='afqmc')
kwargs = dict(
model='iic/nlp_structbert_backbone_base_std',
train_dataset=dataset['train'],
eval_dataset=dataset['validation'],
work_dir='/tmp',
cfg_modify_fn=cfg_modify_fn)
# nlp-base-trainerを使用する
trainer = build_trainer(name='nlp-base-trainer', default_args=kwargs)
trainer.train()制限事項と潜在的バイアス
StructBERTが中国語処理タスクで優れたパフォーマンスを発揮する一方で、トレーニングデータが主に中国語のwikiデータに由来することから、一定程度の制限事項とバイアスが存在する可能性があります。例えば、分野特定または特殊な言語スタイルのテキストを処理する際には、モデルのパフォーマンスが一般領域のテキスト処理に比べて必ずしも理想的ではない場合があります。したがって、実際のアプリケーションでは、ユーザーが具体的なタスクの特徴に応じてモデルをさらに調整および最適化する必要があるかもしれません。
トレーニングデータとプロセス
StructBERTのトレーニングデータは、huggingfaceのwikipediaデータセットから提供されています。トレーニングプロセスにおいては、MLMタスクのほか、文字レベルと文レベルの順序情報を学習する2つの補助タスクが導入されています。トレーニングは約300B文字の非監督データ上で行われ、モデルが中国語の言語構造と意味的特徴を十分に学習できるようにしています。
関連論文と引用
StructBERTに関する研究は、論文「StructBERT: Incorporating Language Structures into Pre-training for Deep Language Understanding」に発表されています。StructBERTがご自身の研究や仕事に役立つ場合は、該当する成果において該論文を引用してください。
@article{wang2019structbert,
title={structbert: incorporating language structures into pre-training for deep language understanding},
author={wang, wei and bi, bin and yan, ming and wu, chen and bao, zuyi and xia, jiangnan and peng, liwei and si, luo},
journal={arxiv preprint arxiv:1908.04577},
year={2019}
}まとめ
StructBERTは、中国語処理に専門化したプレトレーニングモデルとして、言語構造情報を導入し、補助タスクを用いることで自然言語理解において顕著な進歩を遂げています。その出現は、中国語NLPタスクに強力なベースモデルを提供し、関連技術の発展と応用を促進することに寄与しています。同時に、我々はその制限事項と潜在的バイアスを認識し、実際のアプリケーションにおいて適切な調整と最適化を行う必要があります。NLP技術の絶え間ない発展に伴い、StructBERTを含むモデルが絶え間なく進化し、中国語処理分野にさらなるブレイクスルーをもたらすことを期待しています。
