HugNLP发布,集成多种NLP任务,可训ChatGPT类模型

2023-05-20 20:26 492 阅读 ID:1074
磐创AI
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HugNLP——全面统一的NLP框架开源了!

近日,华师大HugAILab团队研发了HugNLP框架,这是一个面向研究者和开发者的全面统一的NLP训练框架,可支持包括文本分类、文本匹配、问答、信息抽取、文本生成、小样本学习等多种NLP任务模型搭建和训练。

                                                                          image.png

开源地址:https://github.com/HugAILab/HugNLP

论文:https://arxiv.org/abs/2302.14286

值得注意的是,HugNLP还集成了大量最新的Prompt技术,例如Prompt-Tuning、In-Context Learning、Instruction-tuning,未来还将引入Chain-of-thought

HugAILab团队还研发了一系列的应用,例如CLUE&GLUE刷榜工具,可支持ChatGPT类模型训练和部署产品HugChat,以及统一信息抽取产品HugIE等。

HugNLP是一个分层式框架,遵循“高内聚低耦合”的开发模式,其核心包括模型层(Models)、处理器层(Processors)、评估器层(Evaluators)和应用层(Applications)四部分。框架图如下所示:

  • 模型层:包含模型部分,主要按照任务类型进行划分;
  • 处理器层:对数据进行加载、缓存、分词等处理,并转换为模型输入的Tensor;
  • 评估器层:根据不同类型的任务(分类或生成),指定不同的评估流程和评价指标;
  • 应用层:对应的应用执行脚本。理论上来说,选定一个模型、一个数据处理器以及一个评估器,即可对应一个应用。

HugNLP完全基于HuggingFace开发,具有易扩展、易部署能力,同时集成了MLFlow训练追踪器,方便使用者及时追踪实验进度,并进行实验分析。

HugNLP框架之所以称为全面,是因为其集成了大量的NLP任务模型,目前已经实现的包括:

  • 预训练:Masked LM、Causal LM、知识增强预训练;
  • Instruction-Tuning:支持自回归生成式、区间抽取式、NLI等统一范式训练;
  • 文本分类/匹配:传统Fine-tuning、Prompt-tuning、In-Context Learning;
  • 序列标注: 支持NER等序列标注任务;
  • 元学习: 基于序列的元学习(SentenceProto)、基于区间的元学习(SpanProto)、基于token的元学习(TokenProto,NNShot);
  • 问答:支持抽取式问答、多项选择式问答、开放生成式问答;
  • 文本生成:支持文本摘要、机器翻译(正在开发中);
  • 代码智能:目前集成了代码克隆检测(Clone)、代码缺陷检测(Defact)等Code任务;

快速部署HugNLP框架,只需要执行代码三行命令即可:

git clone https://github.com/HugAILab/HugNLP.git

cd HugNLP

python3 setup.py install

下面介绍HugNLP的几个核心能力:

  • Benchmark一键刷榜;
  • 预训练和知识注入;
  • Fine-tuning & Prompt-tuning;
  • Instruction-tuning;
  • In-Context Learning;
  • 半监督Self-training;
  • Code代码智能;

一、Benchmark一键刷榜

HugNLP最先开发了面向一些常用榜单的刷榜工具,例如GLUE、CLUE等。用户只需要配置相应的数据集名称,即可实现一键刷榜。为了验证框架的有效性,在22年9月提交了CLUE榜单的刷榜结果,选择一系列中文小模型(RoBERTa、MacBERT、P-BERT等)并结合了logits集成方法,至今依然维持在第15名位置,曾一度超越了部分企业。

                                                                            image.png

例如如果训练CLUE榜单的AFQMC数据集,可编辑文件

applications/benchmark/clue/clue_finetune_dev.sh

修改参数:

--user_defined="data_name=afqmc"

执行下列命令即可:

bash applications/benchmark/clue/clue_finetune_dev.sh

同样的方法还可以训练一些常用的NLP任务,例如阅读理解、实体识别、以及GLUE英文数据集等。

HugNLP还集成了一系列模型用于刷榜,例如BERT、RoBERTa、DeBERTa、MacBERT、Erlangshen等。

二、预训练与知识注入

传统的一些预训练模型(例如BERT、GPT2等)是在通用语料上训练的,而对领域事实知识可能不敏感,因此需要显式的在预训练阶段注入事实知识。

在HugNLP中,主要实现了几个知识增强预训练,包括DKPLM和KP-PLM。DKPLM是一种可分解的知识注入方法;KP-PLM则是将结构化知识转化为自然语言描述的形式进行注入。这些知识注入的方法是可插拔式的,因此无需修改模型结构,很容易用于下游任务的微调。

执行下面命令即可进行Masked Language Modeling和Causal Language Modeling的预训练:

bash applications/pretraining/run_pretrain_mlm.sh

bash applications/pretraining/run_pretrain_casual_lm.sh

三、 Fine-tuning & Prompt-Tuning

基于预训练语言模型的NLP,通常遵循Pre-training和Fine-tuning范式。HugNLP也包含Fine-tuning技术。

3.1 参数有效性学习:

HugNLP集成了包括Prefix-tuning、Adapter、BitFit、LoRA等参数有效性训练方法,可以加速模型的训练,降低显存占用量。

                                                                               image.png

在训练脚本中,只需要添加一行参数,即可开启参数有效性训练:

--use_freezing

对于参数有效性方法,HugNLP实现了若干类别的分类模型,如下所示:

CLASSIFICATION_MODEL_CLASSES = {
    "head_prefix_cls": {
        "bert": BertPrefixForSequenceClassification,
        "roberta": RobertaPrefixForSequenceClassification,
    },
    "head_ptuning_cls": {
        "bert": BertPtuningForSequenceClassification,
        "roberta": RobertaPtuningForSequenceClassification,
    },
    "head_adapter_cls": {
        "bert": BertAdapterForSequenceClassification,
        "roberta": RobertaAdapterForSequenceClassification,
    },
    "masked_prompt_cls": {
        "bert": PromptBertForSequenceClassification,
        "roberta": PromptRobertaForSequenceClassification,
    }, 
    "masked_prompt_prefix_cls": {
        "bert": PromptBertPrefixForSequenceClassification,
        "roberta": PromptRobertaPrefixForSequenceClassification,
    },
    "masked_prompt_ptuning_cls": {
        "bert": PromptBertPtuningForSequenceClassification,
        "roberta": PromptRobertaPtuningForSequenceClassification,
    },
    "masked_prompt_adapter_cls": {
        "bert": PromptBertAdapterForSequenceClassification,
        "roberta": PromptRobertaAdapterForSequenceClassification,
    },
}

只需要指定下面参数即可,例如选择adapter进行分类:

--task_type=head_adapter_cls

3.2 对抗训练:引入对Embedding的扰动,提高模型的鲁棒性。

HugNLP框架集成了若干种对抗训练的方法,其中最简单的对抗方法为FGM算法:

  • 首先计算输入样本(通常为word embedding)的损失函数以及在处的梯度
--do_adv

3.3 Prompt-tuning:通过模板来复用预训练目标

传统的Fine-tuning在低资源场景下容易出现过拟合问题,因此复用预训练的目标可以拉近Pre-training和Fine-tuning之间的语义差异。

HugNLP集成了PET、P-tuning、Prefix-tuning等Prompt-Tuning算法,并无缝嵌入在NLP分类任务的模型里。

                                                                          image.png

在训练时,只需要指定下面两个参数,即可以开启Prompt-tuning模式,例如选择p-tuning算法:

--task_type=masked_prompt_ptuning_cls

--use_prompt_for_cls

四、Instruction-tuning

在大模型时代,如何将不同类型的NLP任务进行范式统一,是构造通用人工智能的核心要素。HugNLP为此定义了三种统一范式的思想:

  • 万物皆可生成:将所有NLP任务建模为单向自回归生成,例如GPT-3、ChatGPT等;
  • 万物皆可抽取:将所有NLP任务建模为抽取式机器阅读理解;
  • 万物皆可推断:将所有NLP任务建模为自然语言推断;

基于三种不同的范式统一,HugNLP推出两个核心产品,分别是:

  • HugChat:基于生成式Instruction的中小型ChatGPT类模型;
  • HugIE:基于抽取式Instruction的统一信息抽取框架;

4.1 HugChat:基于Causal Language Modeling的生成式对话模型

最近ChatGPT火爆全球,为了让研究者可以训练自己的ChatGPT,HugNLP框架集成了基于生成式Instruction的训练产品——HugChat,其支持各种类型的单向生成式模型的训练,例如GPT-2、GPT-Neo、OPT、GLM、LLaMA等。
在8张V100 32G的条件下,可训练OPT-13B大模型
HugAILab团队开源了约200万条英文、300万条中文对话数据,用于训练模型。
例如训练GPT-2(XL),可直接执行脚本:

bash ./application/instruction_prompting/HugChat/supervised_finetuning/run_causal_instruction_gpt2_xl.sh

基于HugNLP,训练的GPT-2(1.3B)模型,即可实现很简单的对话任务。只需要执行如下命令即可玩转HugChat:

python3 applications/instruction_prompting/HugChat/hugchat.py

例如可以写套磁信邮件:

                                                                           image.png

再例如搜索谷歌地球的相关信息:

                                                                          image.png

也可以实现编写简单的代码(1.3B的模型具备此能力已经很惊叹了!):

                                                                             image.png

HugNLP目前正在开发其他类型的Decoder-only大模型,相关信息和开源内容如下表所示:

                                                                           image.png

HugChat后期将推出垂直领域的大模型解决方案,同时将与OpenAI API进行融合,推出大模型服务框架。

4.2 HugIE:基于Global Pointer的统一信息抽取框架

信息抽取(Information Extraction)旨在从非结构化的文本中抽取出结构化信息,是构建知识库的重要步骤之一。通常信息抽取包括两个核心步骤,分别是命名实体识别(Named Entity Recognition)和关系抽取(Relation Extraction)。

                                                                            image.png

我们基于HugNLP研发一款HugIE产品,旨在实现统一信息处理。其主要核心包括如下几个部分:

  • 将实体识别和关系抽取,统一为新的范式——基于抽取式阅读理解的方法。HugIE采用Global Pointer模型实现信息抽取;
  • 定义Instruction Prompt,指导模型生成需要抽取的内容;
  • 采用多任务训练的方法训练;

HugIE目前已经开源了模型:https://huggingface.co/wjn1996/wjn1996-hugnlp-hugie-large-zh
可以基于HugNLP框架使用HugIE抽取模型,如下图所示:

                                                                           image.png

五、In-Context Learning

In-Context Learning(ICL) 首次由GPT-3提出,其旨在挑选少量的标注样本作为提示(Prompt),从而在形式上促使大模型生成目标答案。ICL的优势在于无需对参数进行更新,即可实现惊艳的效果。

                                                                         image.png

HugNLP框架集成了ICL,主要涉及到样本的挑选和预测结果的校准两个部分:

  • 样本挑选:默认为从训练集中随机挑选样本,后期将会开发一系列样本挑选的算法,例如聚类、K近邻、余弦相似度等;
  • 预测校准:由于所挑选标注样本与待预测样本存在分布差异,需要对预测的概率分布进行校准,这里采用Calibrate Before Use方法,如下图,可以对预测分布进行校准,提高预测效果。
                                                                           image.png

目前ICL已经集成在HugNLP里,只需要指定下面参数即可:

--user_defined="data_name=xxx num_incontext_example=4 l=1 use_calibrate=True"

--use_prompt_for_cls

六、半监督Self-training

半监督旨在同时结合标注数据和无标签数据来训练NLP任务。Self-training是一种简单但有效的迭代式训练方法,其通过Teacher模型先获取伪标签,对伪标签进行去噪后,再训练Student模型。传统的Self-training会引入大量噪声,从而降低训练的效果。为了提高性能,HugNLP引入成熟的Uncertainty-aware Self-training技术。框架图如下所示:

                                                                             image.png

其采用了来自贝叶斯推断中的MC Dropout技术,即对Teacher模型执行 次推理,每次推理开启Dropout开关,从而得到若干与Teacher模型满足独立同分布的模型预测。基于这些预测结果,可以通过信息熵的变化量得到Teacher模型对无标签数据的不确定性量化指标(即BALD算法),核心公式如下:

                                                                             image.png

进行多次DC Dropout的代码实现如下(详见hugnlp_trainer.py):

y_T = list()
for i in tqdm(range(T)):
    y_pred = []

    for step, inputs in enumerate(unlabeled_dataloader):
        _, logits, __ = self.prediction_step(model, inputs, prediction_loss_only, ignore_keys=ignore_keys)
        y_pred.extend(logits.detach().cpu().numpy().tolist())
    predict_proba = torch.softmax(torch.Tensor(y_pred).to(logits.device), -1)
    y_T.append(predict_proba.detach().cpu().numpy().tolist())

y_T = np.array(y_T)
#compute mean
y_mean = np.mean(y_T, axis=0)

BALD算法实现如下:

def get_BALD_acquisition(y_T):
    expected_entropy = - np.mean(np.sum(y_T * np.log(y_T + 1e-10), axis=-1), axis=0)
    expected_p = np.mean(y_T, axis=0)
    entropy_expected_p = - np.sum(expected_p * np.log(expected_p + 1e-10), axis=-1)
    return (entropy_expected_p - expected_entropy)

HugNLP使用半监督模式,只需要做两件事:

(1)执行脚本时添加参数:

--use_semi

(2)在指定的数据集目录下,存放unlabeled data文件。

七、其他更丰富的应用

目前HugNLP还开发了很多应用如下所示:

                                                                              image.png
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                                                                              image.png
                                                                              image.png

还有更多丰富的应用正在开发中。HugNLP也欢迎有志之士加入HugAILab参与开源开发工作🤗。

HugNLP开源地址:https://github.com/HugAILab/HugNLP

论文:https://arxiv.org/abs/2302.14286

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