自然语言处理Prompt内容解读与案例_prompt自然语言处理

自然语言处理Prompt内容解读与案例

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论文：https://arxiv.org/pdf/2111.01998.pdf
代码：https://github.com/thunlp/OpenPrompt
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前言

Prompt已经成为现代自然语言处理中的一种新范式，它是自然语言处理方面较新，交火的一个理念，在过去的几个月中，很多专家学者都在Prompt进行学术研究，这或许是自然语言处理以后发展的一个新方向，今天和大家一起分享一个Prompt的思想和案例。

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一、火爆程度

首先来看几幅图


无须多言，大家可以看看这个趋势和短短几个月内github的star数，可以得知，而且正在成指数性的上升。

二、Prompt的核心思想

Prompt的核心思想是更好更充分的使用预训练模型，一般在自然语言处理中，有3种类型的预训练模型可以进行选择，他们分别是：

1. 第一种是以Bert为典型的，使用Mask机制进行训练，类似于完形填空。
2. 第二种是以GPT-3为典型，自回归模型，预测下一个token。
3. 第三种是以T5为典型，Seq2Seq，序列到序列模型，比如机器翻译。

今天以第一种Bert为案例，和大家分享。更多案例，以后继续，我会持续关注Prompt最新的论文和落地项目。已经在CV领域也已经有使用。

Bert，想必大家都很熟悉了，在训练的时候，使用了经典的Mask机制，进行训练，也是最被常使用的预训练模型之一。但是如果我的下游任务，不是完形填空类型的任务，比如说是分类任务的时候，使用Bert作为预训练模型，会不会有问题？效果打折？因为下游任务和Bert原来的训练方法不一样啊？如果把我的下游任务也改成完形填空，和Bert训练时候的方法完全一样，是否能提升下游任务的准确性？
这就是Prompt的核心理论，**把下游任务去凑成和预训练模型完全一样的模式！**只有这样才能最大化的发挥预训练模型的优势！

三、案例和代码

1.数据集

假如我现在有一个多分类任务，判断文章属于哪个类型，数据用的公开数据集agnews

数据一共有3列，第一列是标签，表示这篇文章属于哪一类，一共是4类，第二列是文章的title，第三列是文章的内容。希望通过文章的title和内容，去预测文章属于哪一类，属于多分类认为。

2.读取数据集

首先对样本进行采样操作，原数据集12000个数据，太大了，没啥难度，这里对每一类数据进行采样，分别采16个，一共只有64个数据数据进行训练，加大难度。

代码如下（示例）：

from openprompt.data_utils.text_classification_dataset import AgnewsProcessor
from openprompt.data_utils.data_sampler import FewShotSampler #每种类别采样16个样本
dataset = {} #4个类别的语料库，新闻标题与内容
dataset['train'] = AgnewsProcessor().get_train_examples("../agnews")
sampler  = FewShotSampler(num_examples_per_label=16, num_examples_per_label_dev=16, also_sample_dev=True)
dataset['train'], dataset['validation'] = sampler(dataset['train'])
dataset['test'] = AgnewsProcessor().get_test_examples("../agnews")
print('采样后原始数据集大小:',len(dataset['train']))
print('数据样例',dataset['train'][0])
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2.将下游任务凑成Bert模版

from openprompt.plms import load_plm
from openprompt.prompts import ManualTemplate
from openprompt import PromptDataLoader
from openprompt.prompts import SoftVerbalizer
from openprompt import PromptForClassification
import torch

plm, tokenizer, model_config, WrapperClass = load_plm("bert", "bert-base-cased")#读取预训练模型

#这一行是关键代码，写模版
mytemplate = ManualTemplate(tokenizer=tokenizer, text='{"placeholder":"text_a"} {"placeholder":"text_b"} In this sentence, the topic is {"mask"}.')

wrapped_example = mytemplate.wrap_one_example(dataset['train'][0]) 
print('wrapped_example:',wrapped_example)

train_dataloader = PromptDataLoader(dataset=dataset["train"], template=mytemplate, tokenizer=tokenizer, 
    tokenizer_wrapper_class=WrapperClass, max_seq_length=256, decoder_max_length=3, 
    batch_size=4,shuffle=True, teacher_forcing=False, predict_eos_token=False,
    truncate_method="head")

#可以实现将模型输出的词表概率映射为分类标签的概率。本质上是设定k个可训练的虚拟token，然后计算模型输出和这几个token的相似度：
myverbalizer = SoftVerbalizer(tokenizer, plm, num_classes=4)
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3.模型的训练

from transformers import  AdamW, get_linear_schedule_with_warmup
use_cuda = False
prompt_model = PromptForClassification(plm=plm,template=mytemplate, verbalizer=myverbalizer, freeze_plm=False)
if use_cuda:
    prompt_model=  prompt_model.cuda()

loss_func = torch.nn.CrossEntropyLoss()
no_decay = ['bias', 'LayerNorm.weight']

# it's always good practice to set no decay to biase and LayerNorm parameters
optimizer_grouped_parameters1 = [
    {'params': [p for n, p in prompt_model.plm.named_parameters() if not any(nd in n for nd in no_decay)], 'weight_decay': 0.01},
    {'params': [p for n, p in prompt_model.plm.named_parameters() if any(nd in n for nd in no_decay)], 'weight_decay': 0.0}
]

# Using different optimizer for prompt parameters and model parameters

optimizer_grouped_parameters2 = [
    {'params': prompt_model.verbalizer.group_parameters_1, "lr":3e-5},
    {'params': prompt_model.verbalizer.group_parameters_2, "lr":3e-4},
]


optimizer1 = AdamW(optimizer_grouped_parameters1, lr=3e-5)
optimizer2 = AdamW(optimizer_grouped_parameters2)

for epoch in range(5):
    tot_loss = 0 
    for step, inputs in enumerate(train_dataloader):
        if use_cuda:
            inputs = inputs.cuda()
        logits = prompt_model(inputs)
        labels = inputs['label']
        loss = loss_func(logits, labels)
        loss.backward()
        tot_loss += loss.item()
        optimizer1.step()
        optimizer1.zero_grad()
        optimizer2.step()
        optimizer2.zero_grad()
        print(tot_loss/(step+1))
 ##模型的训练过程较为普通，大家可以根据自己的实际情况训练模型
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总结

Prompt是时下交火的一种充分利用预训练模型的方式，也可以改变label标签，加入先验知识。提升模型整体效果。希望将来能看到更多的落地项目。