基于Sentence Transformer微调向量模型_向量模型 微调

Sentence Transformer库升级到了V3，其中对模型训练部分做了优化，使得模型训练和微调更加简单了，跟着官方教程走了一遍，顺利完成向量模型的微调，以下是对官方教程的精炼和总结。

一 所需组件

使用Sentence Transformer库进行向量模型的微调需要如下的组件：

1. 数据数据: 用于训练和评估的数据。
2. 损失函数 : 一个量化模型性能并指导优化过程的函数。
3. 训练参数 (可选): 影响训练性能和跟踪/调试的参数。
4. 评估器 (可选): 一个在训练前、中或后评估模型的工具。
5. 训练器 : 将模型、数据集、损失函数和其他组件整合在一起进行训练。

二 数据集

大部分微调用到的数据都是本地的数据集，因此这里只提供本地数据的处理方法。如用其他在线数据可参考相对应的API。

1 数据类型

常见的数据类型为json、csv、parquet，可以使用load_dataset进行加载：

from datasets import load_dataset

csv_dataset = load_dataset("csv", data_files="my_file.csv")
json_dataset = load_dataset("json", data_files="my_file.json")
parquet_dataset = load_dataset("parquet", data_files="my_file.parquet")
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2 数据格式

数据格式需要与损失函数相匹配。如果损失函数需要计算三元组，则数据集的格式为['anchor', 'positive', 'negative']，且顺序不能颠倒。如果损失函数计算的是句子对的相似度或者标签类别，则数据集中需要包含['label']或者['score']，其余列都会作为损失函数的输入。常见的数据格式和损失函数选择见表1。

三 损失函数

从链接整理了一些常见的数据格式和匹配的损失函数

表1 常见的数据格式和损失函数

四 训练参数

配置训练参数主要是用于提升模型的训练效果，同时可以显示训练过程的进度或者其他参数信息，方便调试。

1 影响训练效果的参数

2 观察训练过程的参数

五 评估器

评估器用于评估模型训练过程中的损失。同损失函数的选择一样，它也需要与数据格式相匹配，以下是评估器的选择依据。

六 训练器

训练器的作用是把先前的组件组合在一起使用。我们仅需要指定模型、训练数据、损失函数、训练参数（可选）、评估器（可选），就可以开始模型的训练。

from datasets import load_dataset
from sentence_transformers import (
SentenceTransformer,
SentenceTransformerTrainer,
SentenceTransformerTrainingArguments,
SentenceTransformerModelCardData,
)
from sentence_transformers.losses import MultipleNegativesRankingLoss
from sentence_transformers.training_args import BatchSamplers
from sentence_transformers.evaluation import TripletEvaluator

# 1. Load a model to finetune with 2. (Optional) model card data
model = SentenceTransformer(
    "microsoft/mpnet-base",
    model_card_data=SentenceTransformerModelCardData(
        language="en",
        license="apache-2.0",
        model_name="MPNet base trained on AllNLI triplets",
    )
)

# 3. Load a dataset to finetune on
dataset = load_dataset("sentence-transformers/all-nli", "triplet")
train_dataset = dataset["train"].select(range(100_000))
eval_dataset = dataset["dev"]
test_dataset = dataset["test"]

# 4. Define a loss function
loss = MultipleNegativesRankingLoss(model)

# 5. (Optional) Specify training arguments
args = SentenceTransformerTrainingArguments(
    # Required parameter:
    output_dir="models/mpnet-base-all-nli-triplet",
    # Optional training parameters:
    num_train_epochs=1,
    per_device_train_batch_size=16,
    per_device_eval_batch_size=16,
    learning_rate=2e-5,
    warmup_ratio=0.1,
    fp16=True,  # Set to False if you get an error that your GPU can't run on FP16
    bf16=False,  # Set to True if you have a GPU that supports BF16
    batch_sampler=BatchSamplers.NO_DUPLICATES,  # MultipleNegativesRankingLoss benefits from no duplicate samples in a batch
    # Optional tracking/debugging parameters:
    eval_strategy="steps",
    eval_steps=100,
    save_strategy="steps",
    save_steps=100,
    save_total_limit=2,
    logging_steps=100,
    run_name="mpnet-base-all-nli-triplet",  # Will be used in W&B if `wandb` is installed
)

# 6. (Optional) Create an evaluator & evaluate the base model
dev_evaluator = TripletEvaluator(
    anchors=eval_dataset["anchor"],
    positives=eval_dataset["positive"],
    negatives=eval_dataset["negative"],
    name="all-nli-dev",
)
dev_evaluator(model)

# 7. Create a trainer & train
trainer = SentenceTransformerTrainer(
    model=model,
    args=args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
    loss=loss,
    evaluator=dev_evaluator,
)
trainer.train()

# (Optional) Evaluate the trained model on the test set
test_evaluator = TripletEvaluator(
    anchors=test_dataset["anchor"],
    positives=test_dataset["positive"],
    negatives=test_dataset["negative"],
    name="all-nli-test",
)
test_evaluator(model)

# 8. Save the trained model
model.save_pretrained("models/mpnet-base-all-nli-triplet/final")
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