BART模型是用来预训练seq-to-seq模型的降噪自动编码器（autoencoder）。它是一个序列到序列的模型，具有对损坏文本的双向编码器和一个从左到右的自回归解码器，所以它可以完美的执行翻译任务。
如果你想在翻译任务上测试一个新的体系结构，比如在自定义数据集上训练一个新的标记，那么处理起来会很麻烦，所以在本文中，我将介绍添加新标记的预处理步骤，并介绍如何进行模型微调。
因为Huggingface Hub有很多预训练过的模型，可以很容易地找到预训练标记器。但是我们要添加一个标记可能就会有些棘手，下面我们来完整的介绍如何实现它，首先加载和预处理数据集。
加载数据集
我们使用WMT16数据集及其罗马尼亚语-英语子集。load_dataset()函数将从Huggingface下载并加载任何可用的数据集。
importdatasets
dataset=datasets.load_dataset("stas/wmt16-en-ro-pre-processed", cache_dir="./wmt16-en_ro")
在上图1中可以看到数据集内容。我们需要将其“压平”，这样可以更好的访问数据，让后将其保存到硬盘中。
defflatten(batch):
batch['en'] =batch['translation']['en']
batch['ro'] =batch['translation']['ro']
returnbatch
# Map the 'flatten' function
train=dataset['train'].map( flatten )
test=dataset['test'].map( flatten )
validation=dataset['validation'].map( flatten )
# Save to disk
train.save_to_disk("./dataset/train")
test.save_to_disk("./dataset/test")
validation.save_to_disk("./dataset/validation")下图2可以看到，已经从数据集中删除了“translation”维度。
标记器
标记器提供了训练标记器所需的所有工作。它由四个基本组成部分:(但这四个部分不是所有的都是必要的)
Models:标记器将如何分解每个单词。例如，给定单词“playing”:i) BPE模型将其分解为“play”+“ing”两个标记，ii) WordLevel将其视为一个标记。
Normalizers:需要在文本上发生的一些转换。有一些过滤器可以更改Unicode、小写字母或删除内容。
Pre-Tokenizers:为操作文本提供更大灵活性处理的函数。例如，如何处理数字。数字100应该被认为是“100”还是“1”、“0”、“0”?
Post-Processors:后处理具体情况取决于预训练模型的选择。例如，将 [BOS]（句首）或 [EOS]（句尾）标记添加到 BERT 输入。
下面的代码使用BPE模型、小写Normalizers和空白Pre-Tokenizers。然后用默认值初始化训练器对象，主要包括
1、词汇量大小使用50265以与BART的英语标记器一致
2、特殊标记，如<s>和<pad>，
3、初始词汇量，这是每个模型启动过程的预定义列表。
fromtokenizersimportnormalizers, pre_tokenizers, Tokenizer, models, trainers
# Build a tokenizer
bpe_tokenizer=Tokenizer(models.BPE())
bpe_tokenizer.normalizer=normalizers.Lowercase()
bpe_tokenizer.pre_tokenizer=pre_tokenizers.Whitespace()
trainer=trainers.BpeTrainer(
vocab_size=50265,
special_tokens=["<s>", "<pad>", "</s>", "<unk>", "<mask>"],
initial_alphabet=pre_tokenizers.ByteLevel.alphabet(),
)使用Huggingface的最后一步是连接Trainer和BPE模型，并传递数据集。根据数据的来源，可以使用不同的训练函数。我们将使用train_from_iterator()。
defbatch_iterator():
batch_length=1000
foriinrange(0, len(train), batch_length):
yieldtrain[i : i+batch_length]["ro"]
bpe_tokenizer.train_from_iterator( batch_iterator(), length=len(train), trainer=trainer )
bpe_tokenizer.save("./ro_tokenizer.json")
BART微调
现在可以使用使用新的标记器了。
fromtransformersimportAutoTokenizer, PreTrainedTokenizerFast
en_tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained( "facebook/bart-base" );
ro_tokenizer=PreTrainedTokenizerFast.from_pretrained( "./ro_tokenizer.json" );
ro_tokenizer.pad_token=en_tokenizer.pad_token
deftokenize_dataset(sample):
input=en_tokenizer(sample['en'], padding='max_length', max_length=120, truncation=True)
label=ro_tokenizer(sample['ro'], padding='max_length', max_length=120, truncation=True)
input["decoder_input_ids"] =label["input_ids"]
input["decoder_attention_mask"] =label["attention_mask"]
input["labels"] =label["input_ids"]
returninput
train_tokenized=train.map(tokenize_dataset, batched=True)
test_tokenized=test.map(tokenize_dataset, batched=True)
validation_tokenized=validation.map(tokenize_dataset, batched=True)上面代码的第5行，为罗马尼亚语的标记器设置填充标记是非常必要的。因为它将在第9行使用，标记器使用填充可以使所有输入都具有相同的大小。
下面就是训练的过程:
fromtransformersimportBartForConditionalGeneration
fromtransformersimportSeq2SeqTrainingArguments, Seq2SeqTrainer
model=BartForConditionalGeneration.from_pretrained( "facebook/bart-base" )
training_args=Seq2SeqTrainingArguments(
output_dir="./",
evaluation_strategy="steps",
per_device_train_batch_size=2,
per_device_eval_batch_size=2,
predict_with_generate=True,
logging_steps=2, # set to 1000 for full training
save_steps=64, # set to 500 for full training
eval_steps=64, # set to 8000 for full training
warmup_steps=1, # set to 2000 for full training
max_steps=128, # delete for full training
overwrite_output_dir=True,
save_total_limit=3,
fp16=False, # True if GPU
)
trainer=Seq2SeqTrainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_tokenized,
eval_dataset=validation_tokenized,
)
trainer.train()过程也非常简单，加载bart基础模型(第4行)，设置训练参数(第6行)，使用Trainer对象绑定所有内容(第22行)，并启动流程(第29行)。上述超参数都是测试目的，所以如果要得到最好的结果还需要进行超参数的设置，我们使用这些参数是可以运行的。
推理
推理过程也很简单，加载经过微调的模型并使用generate()方法进行转换就可以了，但是需要注意的是对源 (En) 和目标 (RO) 序列使用适当的分词器。
总结
虽然在使用自然语言处理(NLP)时，标记化似乎是一个基本操作，但它是一个不应忽视的关键步骤。HuggingFace的出现可以方便的让我们使用，这使得我们很容易忘记标记化的基本原理，而仅仅依赖预先训练好的模型。但是当我们希望自己训练新模型时，了解标记化过程及其对下游任务的影响是必不可少的，所以熟悉和掌握这个基本的操作是非常有必要的。
本文代码：https://avoid.overfit.cn/post/6a533780b5d842a28245c81bf46fac63
作者：Ala Alam Falaki
