训练 QA 模型_ai训练qa

训练 QA 模型

本教程系列将涵盖txtai的主要用例，这是一个 AI 驱动的语义搜索平台。该系列的每章都有相关代码，可也可以在colab 中使用。
colab 地址

txtai 提供了一个训练管道，可用于使用 Transformers Trainer 框架以编程方式训练新模型。

此示例训练一个小型 QA 模型，然后使用几个新示例（少量学习）对其进行进一步微调。

安装依赖

安装txtai和所有依赖项。

pip install txtai datasets pandas
1

训练到 SQuAD 2.0 模型

第一步是训练 SQuAD 2.0 模型。SQuAD 是一个问答数据集，它提出一个带有上下文的问题以及已识别的答案。也有可能没有答案。有关更多信息，请参阅SQuAD 数据集网站。

为了提高效率，我们将使用带有一部分 SQuAD 2.0 的小型 Bert 模型。

from datasets import load_dataset
from txtai.pipeline import HFTrainer

ds = load_dataset("squad_v2")

trainer = HFTrainer()
trainer("google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2", ds["train"].select(range(3000)), task="question-answering", output_dir="bert-tiny-squadv2")
print("Training complete")
1
2
3
4
5
6
7
8

对新数据进行微调

接下来，我们将添加一些其他示例。微调 QA 模型将有助于构建特定类型的问题或提高特定用例的性能。

对于具有狭窄用例的较小模型，这有助于模型将要提出的问题类型归零。在这种情况下，我们希望在询问成分时准确地告诉模型我们正在寻找的信息类型。这将有助于提高对模型生成的答案的信心。

# Training data
data = [
    {"question": "What ingredient?", "context": "Pour 1 can whole tomatoes", "answers": "tomatoes"},
    {"question": "What ingredient?", "context": "Dice 1 yellow onion", "answers": "onion"},
    {"question": "What ingredient?", "context": "Cut 1 red pepper", "answers": "pepper"},
    {"question": "What ingredient?", "context": "Peel and dice 1 clove garlic", "answers": "garlic"},
    {"question": "What ingredient?", "context": "Put 1/2 lb beef", "answers": "beef"},
]

model, tokenizer = trainer("bert-tiny-squadv2", data, task="question-answering", num_train_epochs=10)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

测试模型

现在我们准备测试结果！以下部分针对仅使用 SQuAD 2.0 和进一步微调的模型训练的原始模型提出了一个问题。

from transformers import pipeline

questions = pipeline("question-answering", model="bert-tiny-squadv2")
questions("What ingredient?", "Peel and dice 1 shallot")
1
2
3
4

{'answer': 'dice 1 shallot',
 'end': 23,
 'score': 0.05128436163067818,
 'start': 9}
1
2
3
4

from transformers import pipeline

questions = pipeline("question-answering", model=model.to("cpu"), tokenizer=tokenizer)
questions("What ingredient?", "Peel and dice 1 shallot")
1
2
3
4

{'answer': 'shallot', 'end': 23, 'score': 0.13187439739704132, 'start': 16}
1

看看结果如何更有信心并有更好的答案。这种方法允许使用具有较窄功能集的较小模型，并具有提高速度的优势。用你自己的数据试试吧！

参考

https://dev.to/neuml/tutorial-series-on-txtai-ibg