GPT-2で友達を再現して対話してみた

Last updated at 2021-12-13Posted at 2021-12-13

はじめに

この記事はちゅらデータ Advent Calendar 2021 14日目の記事です。

こんにちは！ちゅらデータで勉強させて頂いてます。Yokoです。
今日は最近、勉強がてら遊んでみたことを紹介していきます！
（初学者なもので、間違い多いかもです。ごめんなさい><）

コードはこちらに置いてあります。
Google Colabにてやってみてください。(所要時間目安 20分)

なぜ作ろうと思ったのか。

僕の友達にY君という子がいるのですが、めちゃくちゃ天然で面白いんです。
毎日LINEをしていたいところですが、もうすぐ進学活動。。。
「もしかしたら、忙しくてLINEが直ぐに返ってこない日が来るかもしれない。」

今のうちに許可を貰い、第２のY君を作っておけば寂しくなくなるのでは？と思い、作ることにしました。

GPT-2とは！

2021年にrinna社が日本語の大規模言語モデルを公開し、話題となりました。
単語の組み合わせから、次の単語を予測していく言語モデルです。
BERTでは、前後の単語から隠された単語を予測するのに対し、
GPT-2は、予測する単語より前の単語から予測します。
そのため、文章生成タスクに用いられるようです。

注意！！

1. 安易にBotやモデルを公開してはいけない！

LINEのチャットデータには個人情報が含まれます。
そのデータによって作られたモデルにも個人情報が入っています。
全部削除できる自信が無いなら個人使用に留めましょう。

2. 許可は取りましょう。

Y君は「ええよw」と言ってくれましたが、みんながみんな、快く思ったりしているわけではありません。

3. クラスの女子にバレないようにする。

Y君Botで遊んでいることがバレると引かれます(ました)。

モデルの作成

今回は、この記事を参考にGPT-2をファインチューニングしてモデルを作成しました。

わかりやすく、大変参考になりました。ありがとうございました。

1. LINEのトークデータをダウンロード

スマホでトーク画面を開き、右上の三本線から、
"その他" > "トーク履歴を送信"
AirDropや、メールなど、任意の方法でtxtファイルをPCに送ってください。

2. 学習用データの整形

以下の形に整えます。
GPT-2が、次のセンテンスを予測していきます。
そこで、入力文と出力文を学習させ、入力文から出力文を予測できるようにします。

<s>入力文(私)[SEP]出力文(Y君)</s><s>...

今回、Y君から送られてきたURLや、スタンプ、写真データなどは学習から省きました。
(僕からスタンプなどが送られたときには反応する様に、残してあります。)

make_text_from_line.ipynb

#・・・
# 送信取り消し(英語の場合)
    elif "unsent a message" in line:
        pass
    # 電話
    elif "Missed call" in line:
        pass
    elif "Canceled call" in line:
        pass
    elif "Call time" in line:
        pass
#・・・

※↑ここの部分、私の場合、英語表記となっていましたが。整形時に確認し＆適宜変更してください。

注意点としては、データが足りないと感じたので、最期に、

make_text_from_line.ipynb

txt = "".join(tmp) * 2

をしてデータをかさ増ししています。

これにより、同ディレクトリ内にgpt2_train_data.txtが生成されます。

3. ファインチューニング

今回は、先程も紹介した記事の通りにファインチューニングしました。
こちらの記事が大変わかりやすいので、割愛させていただきます。

※変更点としては、りんなちゃんの学習済みモデルを mediumではなく、smallを使用しました。
(GPUメモリと学習時間の問題で。)

transformerのサンプルコードをクローン & チューニングしました！

!git clone https://github.com/huggingface/transformers.git
!pip install sentencepiece
!pip install datasets

!python ./transformers/examples/pytorch/language-modeling/run_clm.py \
    --model_name_or_path=rinna/japanese-gpt2-small \
    --train_file=drive/MyDrive/ColabNotebooks/qiita/gpt2_train_data.txt \
    --validation_file=drive/MyDrive/ColabNotebooks/qiita/gpt2_train_data.txt \
    --do_train \
    --do_eval \
    --num_train_epochs=10 \
    --save_steps=10000 \
    --save_total_limit=3 \
    --per_device_train_batch_size=1 \
    --per_device_eval_batch_size=1 \
    --output_dir=drive/MyDrive/ColabNotebooks/qiita/output/ \
    --use_fast_tokenizer=False

(GPU使い、4分程度で終わっちゃいました。早い。。。)

4. 応答確認

Try_model.ipynb

# 返事を生成する関数
def generate_reply(inp, num_gen=1):
    input_text = "<s>" + str(inp) + "[SEP]"
    input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt').to(device)
    out = model.generate(input_ids, do_sample=True, max_length=64, num_return_sequences=num_gen, 
                         top_p=0.95, top_k=20, bad_words_ids=[[1], [5]], no_repeat_ngram_size=3)
    
    print(">", "あなた")
    print(inp)
    print(">", "Y君")
    for sent in tokenizer.batch_decode(out):
        sent = sent.split('[SEP]</s>')[1]
        sent = sent.replace('</s>', '')
        sent = sent.replace('<br>', '\n')
        print(sent)