xztxaxx 2024-06-15 16:59 采纳率: 100%
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使用diffusionbert生成文字 结果是PAD和UNK怎么办

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请问在生成文本时遇到这个问题怎么办,使用的模型是diffusionbert,在这里用了自己的数据集,请问这个问题应该怎么改

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  • 专家-赤兔[在线] 全栈领域优质创作者 2024-06-15 16:59
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    引自免费微信小程序:皆我百晓生

    遇到使用DiffusionBERT生成文本时结果大量出现PAD和UNK的情况,这通常意味着模型在生成过程中遇到了词汇表外的词(未知词,表示为UNK)或者是填充符(PAD),用于补足序列长度。这种情况可能由以下几个原因导致,并提供相应的解决策略:

    1. 词汇表不匹配

    • 原因:训练模型时所使用的词汇表与测试/生成时的词汇表不一致。
    • 解决策略
      • 确保训练、验证和测试阶段使用的词汇表完全相同。
      • 如果使用了自定义数据集,重新构建词汇表,确保它包含了数据集中所有出现过的词。

    2. 数据预处理不当

    • 原因:数据预处理时未能正确编码或解码文本。
    • 解决策略
      • 检查数据预处理步骤,确保所有输入都经过了正确的编码,且解码过程与之对应。
      • 使用相同的Tokenizer实例进行编码和解码。

    3. 模型配置问题

    • 原因:模型的配置可能不适合当前任务,尤其是关于序列长度和词汇表大小的设置。
    • 解决策略
      • 调整模型的序列长度,确保它适合生成文本的平均长度。
      • 根据词汇表大小调整模型的嵌入层大小。

    4. 训练不足

    • 原因:模型可能没有充分学习到数据集中的模式。
    • 解决策略
      • 增加训练轮次(epoch)或数据量,确保模型有足够的时间学习。
      • 考虑使用更复杂的模型结构,或调整学习率等超参数。

    具体操作示例

    重新构建词汇表

    from transformers import BertTokenizer
    
    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('diffusionbert-base-uncased', do_lower_case=True)
    tokenizer.add_tokens(['<your_new_token>', '<another_new_token>'])
    

    数据预处理

    def preprocess_data(data):
        encoded_data = tokenizer.batch_encode_plus(
            data, 
            add_special_tokens=True, 
            return_attention_mask=True, 
            pad_to_max_length=True, 
            max_length=256, 
            return_tensors='pt'
        )
        return encoded_data
    

    模型配置调整

    from transformers import DiffusionBertConfig, DiffusionBertModel
    
    config = DiffusionBertConfig(vocab_size=len(tokenizer), max_position_embeddings=256)
    model = DiffusionBertModel(config)
    

    训练调整

    from torch.optim import Adam
    from torch.nn import CrossEntropyLoss
    
    optimizer = Adam(model.parameters(), lr=1e-5)
    loss_fn = CrossEntropyLoss()
    
    for epoch in range(num_epochs):
        for batch in dataloader:
            optimizer.zero_grad()
            outputs = model(**batch)
            loss = loss_fn(outputs.logits.view(-1, len(tokenizer)), batch['labels'].view(-1))
            loss.backward()
            optimizer.step()
    

    通过上述步骤,可以针对性地解决DiffusionBERT生成文本时出现PAD和UNK的问题。务必根据具体情况进行适当调整。

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