یکی از مزایای اصلی BERT

سلام

خیلی ساده بخوام توضیح بدم، BERT مثل یک دانشمند همه‌فن‌حریفه که کلی اطلاعات عمومی داره، ولی اگه بخوای یک کار خاص، مثل تحلیل احساسات یا دسته‌بندی متن رو انجام بده، باید یه دوره آموزش کوتاه اختصاصی بهش بدی. به این فرآیند می‌گیم Fine-tuning یا تنظیم مجدد.

مراحل تنظیم BERT برای یک وظیفه خاص:

1. مدل آماده BERT رو بیار
   این مدل قبلاً کلی متن خونده (مثلاً ویکی‌پدیا و کتاب‌ها) و معنای کلمات و جملات رو یاد گرفته.
2. داده‌های مخصوص وظیفه‌ات رو آماده کن
   مثلاً اگه می‌خوای تحلیل احساسات کنی، باید یه مجموعه از جملات داشته باشی که مشخص کرده باشن مثبت، منفی یا خنثی هستن.
3. یه لایه خروجی اضافه کن
   مثلاً اگه وظیفه‌ات دسته‌بندی متن هست، یه لایه ساده اضافه می‌کنی که مثلاً بگه این متن به کدوم دسته تعلق داره.
4. مدل رو آموزش بده
   داده‌های مخصوص خودت رو به مدل می‌دی و با چند دور آموزش، مدل یاد می‌گیره چطور کارتو درست انجام بده. اینجاست که مدل از دانش عمومی خودش به شکل تخصصی برای وظیفه تو استفاده می‌کنه.
5. آزمایش کن و تنظیم کن
   بعد از آموزش، مدل رو با داده‌های جدید تست می‌کنی و اگر لازم بود تنظیماتش رو بهتر می‌کنی.

مثال تحلیل احساسات:

فرض کن می‌خوای بفهمی یه جمله مثل "این فیلم عالی بود" مثبت هست یا نه.

• BERT متن رو می‌خونه و با توجه به دانش قبلی‌اش از معنای کلمات، جمله رو تحلیل می‌کنه.
• لایه خروجی مدل می‌گه این جمله مثبت (مثلاً 90٪ مثبت) هست.

اینطوری بدون اینکه از صفر شروع کنی، از دانش عظیم BERT استفاده می‌کنی و فقط چند قدم کوچیک بهش اضافه می‌کنی تا کارتو راه بندازه.

برای استفاده از BERT در انجام یک وظیفه خاص مانند تحلیل احساسات یا دسته‌بندی متن، فرآیند تنظیم مجدد (Fine-tuning) انجام می‌شود. این فرآیند به این صورت است:

1. انتخاب مدل از پیش‌آموزش‌دیده BERT

مدل BERT از قبل روی حجم زیادی از داده‌های عمومی (مثل کتاب‌ها و صفحات وب) با دو وظیفه اصلی آموزش دیده است:

• Masked Language Modeling (MLM): پیش‌بینی کلمات حذف‌شده.
• Next Sentence Prediction (NSP): پیش‌بینی ترتیب جملات.

این مدل را می‌توان به‌عنوان نقطه شروع برای وظایف خاص تنظیم کرد.

2. اضافه کردن لایه خروجی متناسب با وظیفه

برای وظایف خاص:

• تحلیل احساسات یا دسته‌بندی متن:
  • لایه خروجی شامل یک یا چند نورون است (بسته به تعداد کلاس‌ها).
  • مثلاً برای تحلیل احساسات دو کلاس (مثبت/منفی)، لایه خروجی یک نورون با تابع فعال‌سازی Softmax است.

3. تنظیم داده‌ها

داده‌های آموزشی باید آماده شوند:

• ورودی به مدل BERT:
  • متن به توکن‌ها (Tokenization) تبدیل می‌شود. BERT از WordPiece Tokenizer استفاده می‌کند.
  • برای هر نمونه، دو جمله در قالب [CLS] Sentence1 [SEP] Sentence2 [SEP] مشخص می‌شوند.
• برچسب‌ها: خروجی موردنظر برای وظیفه مشخص می‌شود (مثلاً 0 برای احساس منفی و 1 برای احساس مثبت).

4. تنظیم مجدد مدل

• یخ‌زدن لایه‌ها (Optional): می‌توان برخی از لایه‌های ابتدایی BERT را "فریز" کرد تا فقط وزن‌های لایه‌های بالاتر تغییر کنند.
• به‌روزرسانی وزن‌ها: از روش‌هایی مثل Adam Optimizer با Learning Rate کوچک استفاده می‌شود تا مدل برای داده خاص تنظیم شود.

5. آموزش مدل

مدل روی داده‌های برچسب‌گذاری‌شده با معیارهایی مثل Cross-Entropy Loss آموزش داده می‌شود:

• هر نمونه به BERT ورودی داده می‌شود.
• خروجی مدل (بردار متنی مربوط به [CLS]) به لایه خروجی داده می‌شود.
• خطا محاسبه و وزن‌ها به‌روزرسانی می‌شوند.

6. ارزیابی و تنظیم هایپرپارامترها

• مدل روی داده‌های اعتبارسنجی (Validation) ارزیابی می‌شود.
• هایپرپارامترهایی مثل نرخ یادگیری (Learning Rate) و تعداد اپوک‌ها تنظیم می‌شوند.

7. استفاده از مدل برای پیش‌بینی

پس از آموزش:

• متن جدید توکنایز می‌شود و به مدل ورودی داده می‌شود.
• مدل کلاس مربوط به متن را پیش‌بینی می‌کند.

8. ابزارها و کتابخانه‌های موجود

کتابخانه‌های محبوبی برای این کار وجود دارند:

• Hugging Face Transformers: ارائه مدل‌های از پیش‌آموزش‌دیده BERT و ابزارهای Fine-Tuning.
• PyTorch یا TensorFlow: برای ساخت مدل سفارشی.

نمونه کد با Hugging Face:

from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizer, Trainer, TrainingArguments # مدل و توکنایزر model_name = "bert-base-uncased" tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2) # داده‌ها texts = ["I love this!", "I hate this!"] labels = [1, 0]  # 1: positive, 0: negative encodings = tokenizer(texts, truncation=True, padding=True, max_length=128, return_tensors="pt") dataset = torch.utils.data.TensorDataset(encodings["input_ids"], encodings["attention_mask"], torch.tensor(labels)) # تنظیمات آموزش training_args = TrainingArguments(    output_dir="./results",    num_train_epochs=3,    per_device_train_batch_size=8,    evaluation_strategy="epoch",    save_strategy="epoch", ) # آموزش مدل trainer = Trainer(    model=model,    args=training_args,    train_dataset=dataset, ) trainer.train()

نتیجه:

پس از تنظیم مجدد، مدل قادر خواهد بود متن‌ها را تحلیل کند یا دسته‌بندی مشخصی روی آن‌ها انجام دهد.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) یکی از قدرتمندترین مدل‌های پیش‌آموزش شده در پردازش زبان طبیعی (NLP) است که به دلیل معماری دوطرفه خود می‌تواند معنای عمیقی از متن استخراج کند. یکی از ویژگی‌های کلیدی BERT این است که می‌توان آن را برای انجام وظایف خاص تنظیم مجدد کرد (Fine-tuning). در ادامه، مراحل استفاده از BERT برای یک وظیفه خاص مثل تحلیل احساسات یا دسته‌بندی متن توضیح داده شده است:

۱. انتخاب مدل پیش‌آموزش‌شده

BERT مدل‌های متعددی دارد که بر روی داده‌های مختلف پیش‌آموزش شده‌اند (مثل bert-base-uncased یا bert-large-uncased). این مدل‌ها را می‌توان به‌راحتی از کتابخانه‌هایی مثل Hugging Face Transformers دانلود کرد.

۲. ایجاد داده‌های آموزش و آزمون

برای تنظیم مجدد BERT به یک مجموعه داده نیاز دارید که شامل:

• ورودی‌ها (مثلاً متن‌ها یا جملات)
• برچسب‌ها (مثلاً احساسات مثبت/منفی یا دسته‌بندی‌های مختلف)

مثال برای تحلیل احساسات:

۳. پیش‌پردازش داده‌ها

برای استفاده از BERT، متن‌ها باید به شکلی تبدیل شوند که قابل پردازش توسط مدل باشند:

• تبدیل به توکن‌ها: متن‌ها به توکن‌ها (واحدهای معنایی) تبدیل می‌شوند.
• اضافه کردن توکن‌های خاص: BERT نیاز به توکن‌های [CLS] (ابتدای جمله) و [SEP] (انتهای جمله یا جداسازی جملات) دارد.
• پدگذاری و برش متن‌ها: تمام متن‌ها باید به طول ثابت تنظیم شوند.

این کارها با استفاده از توکنایزر BERT انجام می‌شود:

from transformers import BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
encoded_inputs = tokenizer(
   texts,  # لیست متن‌ها
   padding=True,
   truncation=True,
   max_length=128,
   return_tensors="pt"
)
 

۴. تنظیم مجدد مدل (Fine-tuning)

• مدل پایه BERT را بارگیری کنید.
• یک لایه خروجی (مثل یک لایه Dense) برای پیش‌بینی برچسب‌ها به مدل اضافه کنید.

برای مثال، در دسته‌بندی متن، می‌توانید از یک لایه Fully Connected استفاده کنید:

from transformers import BertForSequenceClassification

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(
   "bert-base-uncased", 
   num_labels=2  # تعداد دسته‌ها
)
 

۵. آموزش مدل

مدل را با داده‌های آموزشی و یک الگوریتم بهینه‌سازی (مثل AdamW) آموزش دهید:

• از CrossEntropy Loss برای وظایف دسته‌بندی استفاده کنید.
• داده‌ها را در دسته‌های کوچک (mini-batches) به مدل بدهید.

مثال کد:

from torch.utils.data import DataLoader
from transformers import AdamW

# داده‌ها
train_dataloader = DataLoader(dataset_train, batch_size=16, shuffle=True)

# تنظیمات آموزش
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)

# حلقه آموزش
for epoch in range(epochs):
   for batch in train_dataloader:
       optimizer.zero_grad()
       outputs = model(**batch)
       loss = outputs.loss
       loss.backward()
       optimizer.step()
 

۶. ارزیابی مدل

پس از آموزش، مدل را با داده‌های آزمون ارزیابی کنید:

• محاسبه دقت (Accuracy)
• معیارهای دیگر مثل Precision، Recall و F1-Score

۷. استفاده از مدل برای پیش‌بینی

پس از تنظیم مجدد، می‌توانید مدل را برای پیش‌بینی روی داده‌های جدید استفاده کنید:

inputs = tokenizer("این محصول عالی بود!", return_tensors="pt", truncation=True, padding=True)
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
predicted_class = logits.argmax().item()
 

نکات مهم:

1. تنظیمات بهینه‌سازی: یادگیری در تنظیم مجدد BERT نیازمند دقت زیادی است؛ نرخ یادگیری کوچک (مثل 5e-5) توصیه می‌شود.
2. انتخاب لایه‌ها: تنها لایه‌های بالایی BERT در تنظیم مجدد تغییر می‌کنند، در حالی که لایه‌های پایینی ثابت می‌مانند (می‌توانید همه لایه‌ها را تنظیم کنید، اما به منابع بیشتری نیاز است).
3. داده‌های متوازن: داده‌ها باید به‌اندازه کافی برای هر دسته متعادل باشند.

با این روش، می‌توانید BERT را به‌طور خاص برای وظایف مختلف مثل تحلیل احساسات، دسته‌بندی متن، استخراج موجودیت‌های نام‌دار (NER)، یا پاسخ به سوالات تنظیم کنید و نتایج دقیقی به دست آورید.