Fine-tuning рерайт текста - это процесс дообучения нейронной сети для задачи переформулирования текста, то есть создания нового текста, который выражает тот же смысл, что и исходный, но использует другие слова и структуры. Fine-tuning рерайт текста позволяет улучшить качество и уникальность переформулированного текста, а также адаптировать его к специфике задачи и данных.
Для рерайта текста необходимо выполнить следующие шаги:
- Выбрать предварительно обученную модель, которая подходит для задачи генерации текста, например, GPT-3 или GPT-Neo.
- Собрать или найти данные, на которых хочется дообучить модель, например, тексты, которые нужно переформулировать, и их переформулированные версии.
- Подготовить данные для обучения, например, разделить тексты на предложения, очистить от ошибок и шума, добавить специальные токены для начала и конца текста и др.
- Запустить процесс Fine-tuning, указав параметры обучения, такие как количество эпох, размер батча, скорость обучения и др.
- Проверить качество модели, используя метрики, такие как BLEU, ROUGE, METEOR и др., а также визуально оценивая сгенерированные тексты на уникальность, связность, правильность и др.
- Использовать модель для генерации новых текстов, указывая желаемую длину, тему, стиль, форму и др.
Приведем несколько примеров команд для Fine-tuning рерайт текста, используя библиотеку Hugging Face Transformers и Google Colab:
*** Для загрузки предварительно обученной модели GPT-Neo, можно использовать следующую команду:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("EleutherAI/gpt-neo-2.7B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("EleutherAI/gpt-neo-2.7B")
*** Для загрузки данных, можно использовать следующую команду:
import pandas as pd
data = pd.read_csv("data.csv") # data.csv - файл с данными, содержащий два столбца: source - исходный текст, target - переформулированный текст
*** Для подготовки данных, можно использовать следующую команду:
import torch
inputs = tokenizer(data["source"].tolist(), padding=True, truncation=True, return_tensors="pt") # токенизация исходных текстов
labels = tokenizer(data["target"].tolist(), padding=True, truncation=True, return_tensors="pt") # токенизация переформулированных текстов
inputs["labels"] = labels["input_ids"] # добавление меток для обучения
*** Для запуска Fine-tuning, можно использовать следующую команду:
from transformers import Trainer, TrainingArguments
training_args = TrainingArguments(
output_dir="output", # папка для сохранения результатов
num_train_epochs=3, # количество эпох обучения
per_device_train_batch_size=4, # размер батча для обучения
per_device_eval_batch_size=4, # размер батча для валидации
evaluation_strategy="epoch", # частота валидации
learning_rate=5e-5, # скорость обучения
weight_decay=0.01, # коэффициент затухания весов
logging_dir="logs", # папка для сохранения логов
logging_steps=10, # частота логирования
)
trainer = Trainer(
model=model, # модель для дообучения
args=training_args, # параметры обучения
train_dataset=inputs, # данные для обучения
eval_dataset=inputs, # данные для валидации
)
trainer.train() # запуск обучения
*** Для проверки качества модели, можно использовать следующую команду:
from datasets import load_metric
metric = load_metric("rouge") # загрузка метрики ROUGE
preds = trainer.predict(inputs) # генерация предсказаний
preds = tokenizer.batch_decode(preds.predictions, skip_special_tokens=True) # декодирование предсказаний
refs = tokenizer.batch_decode(inputs["labels"], skip_special_tokens=True) # декодирование меток
result = metric.compute(predictions=preds, references=refs) # вычисление метрики
print(result) # вывод результата
*** Для генерации новых текстов, можно использовать следующую команду:
text = "Логистика в электронной коммерции - вызовы и возможности." # исходный текст
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt") # токенизация исходного текста
output_ids = model.generate(input_ids, max_length=50, do_sample=True, top_p=0.95, temperature=0.8) # генерация нового текста
output_text = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True) # декодирование нового текста
print(output_text) # вывод нового текста
