transformersとaozorabunko-cleanで、日本語DeBERTaモデルを作ってみることにした。ただ、aozorabunko-cleanは各レコードがどう見ても512トークンを超えてしまうので、各行700文字未満に整形しつつtrain.txtに入れている。トークナイザは「Sentencepieceの分割をMeCabっぽくする」のアイデアを借りるべく、各行をfugashiとunidic-liteで切った結果に常用漢字を加えた上で、Unigramトークナイザを鍛えている。
#! /usr/bin/python3
import os,datasets,urllib.request
from transformers import DebertaV2TokenizerFast,DebertaV2Config,DebertaV2ForMaskedLM,DataCollatorForLanguageModeling,TrainingArguments,Trainer
from tokenizers import Tokenizer,models,pre_tokenizers,normalizers,processors,decoders,trainers
with open("train.txt","w",encoding="utf-8") as w:
d,i=datasets.load_dataset("globis-university/aozorabunko-clean"),0
for t in d["train"]:
for s in t["text"].replace("。","。\n").replace("\u3000"," ").split("\n"):
if i+len(s)<700:
print(s,end="",file=w)
i+=len(s)
else:
print("\n"+s,end="",file=w)
i=len(s)
print("",file=w)
os.system("fugashi -Owakati < train.txt > token.txt")
with urllib.request.urlopen("https://www.unicode.org/wg2/iso10646/edition6/data/JapaneseCoreKanji.txt") as r:
joyo=[chr(int(t,16)) for t in r.read().decode().strip().split("\n") if not t.startswith("#")]
spt=Tokenizer(models.Unigram())
spt.pre_tokenizer=pre_tokenizers.Sequence([pre_tokenizers.Whitespace(),pre_tokenizers.Punctuation()])
spt.normalizer=normalizers.Sequence([normalizers.Nmt(),normalizers.NFKC()])
spt.post_processor=processors.TemplateProcessing(single="[CLS] $A [SEP]",pair="[CLS] $A [SEP] $B:1 [SEP]:1",special_tokens=[("[CLS]",0),("[SEP]",2)])
spt.decoder=decoders.WordPiece(prefix="",cleanup=True)
spt.train(trainer=trainers.UnigramTrainer(vocab_size=65000,max_piece_length=4,initial_alphabet=joyo,special_tokens=["[CLS]","[PAD]","[SEP]","[UNK]","[MASK]"],unk_token="[UNK]",n_sub_iterations=2),files=["token.txt"])
spt.save("tokenizer.json")
tkz=DebertaV2TokenizerFast(tokenizer_file="tokenizer.json",split_by_punct=True,do_lower_case=False,keep_accents=True,vocab_file="/dev/null",model_max_length=512)
t=tkz.convert_tokens_to_ids(["[CLS]","[PAD]","[SEP]","[UNK]","[MASK]"])
cfg=DebertaV2Config(hidden_size=768,num_hidden_layers=12,num_attention_heads=12,intermediate_size=3072,relative_attention=True,position_biased_input=False,pos_att_type=["p2c","c2p"],max_position_embeddings=tkz.model_max_length,vocab_size=len(tkz),tokenizer_class=type(tkz).__name__,bos_token_id=t[0],pad_token_id=t[1],eos_token_id=t[2])
arg=TrainingArguments(num_train_epochs=3,per_device_train_batch_size=14,output_dir="/tmp",overwrite_output_dir=True,save_total_limit=2)
class ReadLineDS(object):
def __init__(self,file,tokenizer):
self.tokenizer=tokenizer
with open(file,"r",encoding="utf-8") as r:
self.lines=[s.strip() for s in r if s.strip()>""]
__len__=lambda self:len(self.lines)
__getitem__=lambda self,i:self.tokenizer(self.lines[i],truncation=True,add_special_tokens=True,max_length=self.tokenizer.model_max_length-2)
trn=Trainer(args=arg,data_collator=DataCollatorForLanguageModeling(tkz),model=DebertaV2ForMaskedLM(cfg),train_dataset=ReadLineDS("train.txt",tkz))
trn.train()
trn.save_model("deberta-base-aozorabunko-clean")
tkz.save_pretrained("deberta-base-aozorabunko-clean")
from transformers import pipeline
fmp=pipeline("fill-mask","deberta-base-aozorabunko-clean")
print(fmp("夜の底が[MASK]なった。"))
NVIDIA A100-SXM4-40GBを4枚使ってper_device_train_batch_size=14で頑張ったが、箱根駅伝の往路に間に合わず、5時間40分ほどかかって以下の結果が出力された。
[{'score': 0.27027562260627747, 'token': 2108, 'token_str': '白く', 'sequence': '夜の底が白くなった。'}, {'score': 0.18223485350608826, 'token': 3016, 'token_str': '黒く', 'sequence': '夜の底が黒くなった。'}, {'score': 0.04062410816550255, 'token': 2184, 'token_str': '美しく', 'sequence': '夜の底が美しくなった。'}, {'score': 0.04049951210618019, 'token': 110, 'token_str': 'どう', 'sequence': '夜の底がどうなった。'}, {'score': 0.03461405262351036, 'token': 3268, 'token_str': 'わるく', 'sequence': '夜の底がわるくなった。'}]
「夜の底が[MASK]なった。」の[MASK]に「白く」「黒く」「美しく」「どう」「わるく」を埋めてきており、DeBERTaモデルの面目躍如といったところだろう。