使用diffusionbert生成文字 结果是PAD和UNK怎么办

Question

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

Answer 1

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。