Training thêm data cho GPT-2 model, version thử nghiệm thực tế :smile

Mở

Vừa qua cũng thấy nhiều bạn tìm hiểu về chatGPT, các kiến thức chủ đạo như mô hình Tranformer https://viblo.asia/p/tu-transformer-den-language-model-bai-1-bat-dau-voi-kien-truc-mo-hinh-transformer-38X4EN1gJN2 . Mình dù không hiểu nhiều lắm, nhưng dựa trên các thông tin trên internet, cũng vọc vạch làm một số demo nhỏ cho việc train model GPT-2, ở mức newbie , hy vọng a.e chạy phát cho vui để lấy cảm hứng học được nhiều hơn

Load the dataframe

import pandas as pd 
df = pd.read_csv('../data/Restaurant_Reviews.tsv', sep='\t')
df = df.rename(columns={'Review': 'text'})
df 

Clean text một chút.

import nltk
nltk.download('stopwords')
import re
from nltk.corpus import stopwords

def clean_text(text):
  
    # Make text lowercase
    text = text.lower()

    # Remove text in square brackets
    text = re.sub('\[.*?\]', '', text)

    # Remove links
    text = re.sub('https?://\S+|www\.\S+', '', text)

    # Remove punctuation
    text = re.sub('[^a-zA-Z0-9\s]+', '', text)

    # Remove words containing numbers
    text = re.sub('\w*\d\w*', '', text)

    # Remove stop words
    stop_words = set(stopwords.words('english'))
    words = text.split()
    filtered_words = [word for word in words if word not in stop_words]
    text = ' '.join(filtered_words)

    # Remove extra whitespace
    text = re.sub('\s+', ' ', text).strip()

    return text

# Apply the clean_text function to all text in the 'text' column
df['text'] = df['text'].apply(clean_text)

# Show the updated dataframe
df.head()

Phần tách thành những token nhỏ hơn

import re

contents = df['text'].values.tolist()
def santilize(x):
    t = x.split(' ')
    new_list = [item for item in t if item is not None]
    return new_list
content_tokens = list(map(santilize, contents))
print('content_tokens', content_tokens[0])

Load model pretrained của GPT2

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead
modelMaskedLM = AutoModelWithLMHead.from_pretrained('gpt2')
tokenizerVI = AutoTokenizer.from_pretrained('gpt2')

Add thêm vocabulary mới cho model.

def flatten_list(lst):
    flattened = []
    for item in lst:
        if isinstance(item, list):
            flattened.extend(flatten_list(item))
        else:
            flattened.append(item)
    return flattened

sentence_tokens = flatten_list(content_tokens)
print('sentence_tokens', set(sentence_tokens[0:30]))
new_tokens = set(sentence_tokens) - set(tokenizerVI.get_vocab().keys())
print('length before add:', len(tokenizerVI.vocab))
tokenizerVI.add_tokens(list(new_tokens))
print('length after add:', len(tokenizerVI.vocab))
modelMaskedLM.resize_token_embeddings(len(tokenizerVI)+1)

Viết file những câu + token sẽ train để review.

# Open the file in write mode
with open("../data/news_output.txt", "w") as file:
    # Truncate the file to the current position of the file pointer
    file.truncate()

print(content_tokens[:20])
with open("../data/news_output.txt", "w") as file:
    for t in content_tokens[:2]:
        file.write(' '.join(t) + "\n")

tokenizerVI.add_special_tokens({'pad_token': '[PAD]'})

Encode thành list, seq lấy max=512

max_seq_length = 512
encoded_texts = [tokenizerVI.encode(text, truncation=True, max_length=max_seq_length) for text in contents]
print(encoded_texts[:2])

Train thôi

from transformers import LineByLineTextDataset, TextDataset, DataCollatorForLanguageModeling, Trainer, TrainingArguments

# training_data = LineByLineTextDataset(
#     tokenizer=tokenizerVI,
#     file_path='../data/news_output.txt',
#     block_size=1024,
# )

data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(
    tokenizer=tokenizerVI, mlm=False, mlm_probability=0.15
)

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results-text",
    overwrite_output_dir=True,
    num_train_epochs=12,
    per_device_train_batch_size=16,
    per_device_eval_batch_size=8,
    warmup_steps=1000,
    logging_steps=500,
)

trainer = Trainer(
    model=modelMaskedLM,
    args=training_args,
    train_dataset=encoded_texts,
    data_collator=data_collator
)

trainer.train()
trainer.save_model()

Và rồi xem thử model hoạt động thế nào

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

text = """
write comment about "Loved this", for restaurant
"""
input_ids = tokenizerVI.encode(text, return_tensors='pt')
print('input_ids',input_ids)
max_length = 100

sample_outputs = modelMaskedLM.generate(input_ids,pad_token_id=tokenizerVI.eos_token_id,
                                    bos_token_id=tokenizerVI.bos_token_id,
                                    eos_token_id=tokenizerVI.eos_token_id,
                                   do_sample=True,
                                   max_length=max_length,
                                   min_length=max_length,
                                   top_k=40,
                                   num_beams=5,
                                   early_stopping=True,
                                   no_repeat_ngram_size=2,
                                   num_return_sequences=3)

for i, sample_output in enumerate(sample_outputs):
    print(">> Generated text {}\n\n{}".format(i+1, tokenizerVI.decode(sample_output.tolist())))
    print('\n---')

• Kết quả cùng thầy zui zui, dù không chắc có hiệu quả không

Thank for reading