从零开始训练语言模型：一份全面指南

在现代自然语言处理（NLP）系统中，从聊天机器人到翻译工具，语言模型构成了其基石。虽然使用预训练模型很方便，但从零开始训练自己的语言模型，能让你完全掌控其能力和领域专业化。本文将详细介绍从零开始训练语言模型的步骤，融合理论基础和实践操作，帮助你构建符合特定需求的语言模型。

1. 明确目标：任务、模型类型与领域

在开始训练过程之前，需要清晰地阐明你的语言模型的目标。这涉及以下几个关键方面：

任务规范：确定是构建用于文本生成、翻译、摘要还是其他 NLP 任务的模型。例如，你可能想创建一个能够生成新闻文章摘要的模型。
模型类型选择：在因果语言模型 (CLM)（适用于文本生成）或掩码语言模型 (MLM)（适用于理解）之间做出选择。CLM 擅长预测序列中的下一个词，而 MLM 则通过预测被遮蔽的词来学习上下文。
目标领域：定义专业的知识领域，例如医疗、法律或编程。一个针对医疗领域的语言模型需要学习大量的医学术语和概念。
性能指标：确定如何衡量成功（困惑度、BLEU 分数、人工评估）。困惑度衡量模型预测样本的好坏，BLEU 分数用于评估翻译质量。

一个定义明确的目标声明可能如下：“开发一个专门研究 Python 数据科学库的因果语言模型，该模型能够高精度地自动补全代码片段”或者“创建一个用于生物医学文本理解的双向语言模型，该模型在命名实体识别任务中表现良好”。例如，如果我们想创建一个专注于金融领域的语言模型，那么目标声明可以更具体地描述为“构建一个能够理解金融新闻、财报分析和股票交易策略的双向语言模型，并在金融文本情感分析任务中达到 90% 的准确率。”

2. 数据收集与预处理：质量与数量并重

训练数据的质量和数量会显著影响模型性能。一个好的数据集应该包含大量与目标领域相关的文本，并且文本的质量要高，噪声要少。

2.1. 收集策略

公共数据集：利用现有的语料库，如 OSCAR、BookCorpus 或 Wikipedia 转储。这些数据集规模庞大，但可能需要进行过滤以适应特定领域。
专业来源：从学术论文、代码仓库或专业数据库中收集特定领域的文本。例如，要训练一个代码补全模型，可以从 GitHub 上抓取代码。
网络抓取：开发自定义抓取器，用于抓取包含相关内容的网站。在抓取网站时，要注意遵守网站的使用条款和法律法规，避免侵犯版权。
数据增强：通过反向翻译等技术创建现有数据的变体。反向翻译是指将文本翻译成另一种语言，然后再翻译回原始语言，以生成语义相似但表达不同的文本。

例如，为了训练一个代码补全模型，你可能会过滤 GitHub 代码语料库以获取特定的编程语言。如下面的代码示例，展示了如何使用 Hugging Face 的 datasets 库来过滤流式数据集：

from collections import defaultdict
from datasets import load_dataset, Dataset
from tqdm import tqdm

def filter_streaming_dataset(dataset, filters):
  filtered_dict = defaultdict(list)
  total = 0
  for sample in tqdm(iter(dataset)):
    total += 1
    if any_keyword_in_string(sample["content"], filters):
      for k, v in sample.items():
        filtered_dict[k].append(v)
  print(f"{len(filtered_dict['content'])/total:.2%} of data after filtering.")
  return Dataset.from_dict(filtered_dict)

# 示例：过滤数据科学库
filters = ["pandas", "sklearn", "matplotlib", "seaborn"]
data = load_dataset("transformersbook/codeparrot-train", split="train", streaming=True)
filtered_data = filter_streaming_dataset(data, filters)

2.2. 预处理步骤

清理：删除不相关的内容，修复编码问题，并处理特殊字符。例如，删除 HTML 标签、URL 和不必要的空格。
去重：消除重复的内容，以防止记忆和偏差。重复的内容会导致模型过度拟合，降低泛化能力。
分割：将文本分割成适当的块以进行训练。例如，将长文本分割成句子或段落。
质量过滤：根据启发式方法或训练的分类器消除低质量的内容。例如，删除包含大量拼写错误或语法错误的文本。
敏感内容处理：匿名化个人信息或删除有害内容。这是非常重要的一步，可以避免模型生成包含歧视、仇恨或不当内容的文本。

3. 训练分词器：文本到 Token 的桥梁

分词是将原始文本转换为模型可理解的 token 的过程。分词器的质量直接影响模型的性能。

3.1. 分词器选项

字符级：每个字符都成为一个 token（词汇量最小，序列最长）。
单词级：每个单词都成为一个 token（直观但词汇量大）。
子词级：常见的单词保持不变，而较少见的单词被拆分为子词单元（例如，BPE、WordPiece、SentencePiece）。现代语言模型通常使用子词分词器。

子词分词器是一种折中的方案，它既可以避免单词级分词器的词汇量爆炸问题，又可以避免字符级分词器的序列过长问题。

3.2. 使用 Hugging Face 训练分词器

以下是如何使用 Hugging Face 训练一个 分词器的示例：

from tokenizers import ByteLevelBPETokenizer

# 初始化一个分词器
tokenizer = ByteLevelBPETokenizer()

# 在你的语料库上训练它
tokenizer.train(files=["path/to/corpus.txt"], vocab_size=32000, min_frequency=2, special_tokens=["<s>", "</s>", "<unk>", "<pad>", "<mask>"])

# 保存分词器
tokenizer.save_model("path/to/save")

3.3. 分词器评估

在示例文本上测试你的分词器，以确保它正确处理：

标点符号和数字等特殊情况
领域特定的术语
与你的任务相关的多词表达式

例如，如果你的语言模型是用于代码补全的，那么你需要确保分词器能够正确处理代码中的各种符号和关键字。

4. 模型架构选择：Encoder、Decoder 还是 Encoder-Decoder？

根据你的任务和计算资源选择一个架构。不同的模型架构适用于不同的任务。

4.1. 架构类型

仅编码器模型（例如，BERT、RoBERTa）：也称为自编码模型。最适合用于理解任务，如分类、命名实体识别。使用掩码语言模型作为预训练目标。允许双向上下文理解。
仅解码器模型（例如，GPT、GPT-2）：也称为自回归模型。非常适合文本生成任务。使用因果语言模型（下一个 token 预测）。由于它们在训练期间预测几乎 100% 的 token，因此训练效率更高。
编码器-解码器模型（例如，T5、BART）：也称为序列到序列模型。适用于序列到序列的任务，如翻译或摘要。结合了两种方法的优点。需要更多的计算资源。

4.2. 规模决策

根据可用资源确定模型大小：

层数：更多层数会增加模型深度和容量。
隐藏维度大小：更大的维度允许更复杂的表示。
注意力头数：多个头捕获不同的关系类型。
上下文长度：更长的上下文能够理解更长的关系。

一个中等大小的模型可能有 12 层，768 个隐藏维度和 12 个注意力头，需要多个 GPU 才能在合理的时间内进行训练。

5. 训练设置配置：硬件、超参数与数据准备

准备好你的训练基础设施和配置。

5.1. 硬件要求

GPU/TPU：为了高效训练，使用多个 GPU 或 TPU。
内存：确保有足够的 VRAM 用于你的模型大小和批次大小。
存储：用于数据加载的快速存储（建议使用 SSD）。

5.2. 训练超参数

配置关键参数：

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="my-language-model",
    per_device_train_batch_size=32,
    per_device_eval_batch_size=32,
    evaluation_strategy="steps",
    eval_steps=5_000,
    logging_steps=5_000,
    gradient_accumulation_steps=8,
    num_train_epochs=1,
    weight_decay=0.1,
    warmup_steps=1_000,
    lr_scheduler_type="cosine",
    learning_rate=5e-4,
    save_steps=5_000,
    fp16=True,
    push_to_hub=True,
)

这些参数控制着训练过程的各个方面，例如批次大小、学习率、评估频率等。

5.3. 数据准备

创建高效的数据加载器以进行训练：

# 分词并分块数据集
def tokenize(element):
    outputs = tokenizer(
        element["text"],
        truncation=True,
        max_length=context_length,
        return_overflowing_tokens=True,
        return_length=True,
    )
    input_batch = []
    for length, input_ids in zip(outputs["length"], outputs["input_ids"]):
        if length == context_length:  # 只保留完整长度的序列
            input_batch.append(input_ids)
    return {"input_ids": input_batch}

tokenized_datasets = raw_datasets.map(
    tokenize,
    batched=True,
    remove_columns=raw_datasets["train"].column_names,
)

这段代码展示了如何使用 分词器将文本数据转换为模型可以使用的 token 序列。

6. 模型训练过程：初始化、数据整理与训练循环

使用常规评估执行训练循环。

6.1. 初始化

from transformers import AutoConfig, GPT2LMHeadModel

# 对于新模型
config = AutoConfig.from_pretrained(
    "gpt2",
    vocab_size=len(tokenizer),
    n_ctx=context_length,
    bos_token_id=tokenizer.bos_token_id,
    eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
)
model = GPT2LMHeadModel(config)

6.2. 数据整理

from transformers import DataCollatorForLanguageModeling

# 用于因果语言建模
data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer, mlm=False)

6.3. 训练循环

使用 Hugging Face Trainer API：

from transformers import Trainer

trainer = Trainer(
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    args=training_args,
    data_collator=data_collator,
    train_dataset=tokenized_datasets["train"],
    eval_dataset=tokenized_datasets["valid"],
)

trainer.train()

为了获得更多控制，可以使用 🤗 Accelerate 实现自定义训练循环：

from accelerate import Accelerator

accelerator = Accelerator(fp16=True)
model, optimizer, train_dataloader, eval_dataloader = accelerator.prepare(
    model, optimizer, train_dataloader, eval_dataloader
)

# 训练循环
model.train()
for epoch in range(num_train_epochs):
    for step, batch in enumerate(train_dataloader):
        outputs = model(batch["input_ids"])
        loss = custom_loss_function(batch["input_ids"], outputs.logits)
        accelerator.backward(loss)
        if step % gradient_accumulation_steps == 0:
            optimizer.step()
            lr_scheduler.step()
            optimizer.zero_grad()
        # 定期评估
        if step % eval_steps == 0:
            run_evaluation()

7. 模型评估：困惑度与任务特定指标

使用多个指标评估模型性能。

7.1. 困惑度

用于语言模型的标准指标，衡量模型预测样本的好坏：

def evaluate():
    model.eval()
    losses = []
    for batch in eval_dataloader:
        with torch.no_grad():
            outputs = model(batch["input_ids"], labels=batch["input_ids"])
            losses.append(accelerator.gather(outputs.loss))
    loss = torch.mean(torch.cat(losses))
    try:
        perplexity = torch.exp(loss)
    except OverflowError:
        perplexity = float("inf")
    return loss.item(), perplexity.item()

困惑度越低，模型性能越好。

7.2. 任务特定评估

对于文本生成：评估流畅性、连贯性和相关性。
对于翻译：使用 BLEU、ROUGE 或其他翻译指标。
对于问答：衡量精确匹配和 F1 分数。

7.3. 样本生成

通过生成文本补全来测试模型：

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="your-model-name")
generated_text = pipe("Your prompt text here", max_length=100, num_return_sequences=3)

8. 优化与微调：提升模型性能

通过各种技术改进你的训练模型。

8.1. 学习率优化

根据验证性能调整学习率：

from transformers import get_scheduler

lr_scheduler = get_scheduler(
    name="linear",
    optimizer=optimizer,
    num_warmup_steps=1_000,
    num_training_steps=num_training_steps,
)

8.2. 任务特定微调

将你的通用语言模型适应于特定任务：

# 加载你的预训练模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("your-model-name")

# 在任务特定数据上微调
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=task_specific_dataset,
    eval_dataset=task_validation_dataset,
    data_collator=data_collator,
)
trainer.train()

8.3. 参数高效微调

使用 LoRA（低秩适应）等技术进行高效适应，无需完全重新训练模型。LoRA 是一种通过少量可训练参数来调整预训练模型的技术，可以显著降低计算成本。

9. 实际应用：展示模型能力

展示你模型的功能：

9.1. 代码补全

在代码补全任务上测试你的编程语言模型：

txt = """# create some data
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)
# create scatter plot with x, y"""
generated_code = pipe(txt, num_return_sequences=1)["generated_text"]

9.2. 翻译系统

对于在并行语料库上训练的编码器-解码器模型：

translator = pipeline("translation", model="your-translation-model")
translated_text = translator("Source language text", max_length=50)

10. 结论：从零开始构建语言模型的价值

从零开始训练语言模型是一个复杂但有益的过程，它提供了对模型能力的完全控制。通过遵循本指南中概述的步骤 — 从数据收集和预处理到架构选择、训练、评估和微调 — 你可以创建一个针对你的特定需求和领域量身定制的模型。

虽然从头开始训练需要大量的计算资源和专业知识，但由此产生的模型可以提供预训练通用模型可能缺乏的宝贵见解和能力，特别是对于现有资源有限的专门领域或语言。

随着你踏上这段旅程，请记住语言模型的开发是迭代的 — 每次训练运行都会提供见解，从而可以改进后续迭代的数据、架构或训练程序。例如，在训练一个金融领域的语言模型时，第一次训练可能会发现模型对某些金融术语的理解不足，这时你可以增加这些术语的训练数据，或者调整 分词器，使其能够更好地处理这些术语。

训练语言模型是一项充满挑战但同时也充满机遇的任务。掌握了这项技术，你就可以构建出能够解决各种实际问题的智能系统，例如智能客服、自动翻译、内容生成等。