日本語CTRLを1から学習する - 6
はじめに
これまでCTRL1の学習に必要な要素をまとめてきた。
今回は実際に学習を行うコードを実装した。
https://github.com/NeverendingNotification/japanese_ctrl
学習対象データ
今回学習を行うデータは以下の3つとしている。
学習時は各データセットごとに制御コードを割り振る。
データサイズに大きなバラつきがあるためサンプリングを調整している。
設定ファイル
設定ファイルは以下のyaml形式で記載されている。
main_params: log_dir: "logs/test1" seed: 12 data_params: csv_files: ["data/aozora.csv", "data/wiki.csv", "data/jesc.csv"] ctrl_codes: ["青空", "辞書", "訳"] weights: [0.4, 0.5, 0.1] sp_file: "data/sp.model" col_name: "text" batch_size: 16 model_params: transformer_name: "ctrl" config_params: "n_embd": 384 "vocab_size": 30000 "n_layer": 4 n_gpus: 1 run_params: train: num_epochs: 30 iter_warmup_period: 1000 test_file: "data/sample.csv" # check_point_path: "logs/test1/checkpoint/checkpoint_00004221.pth"
data_paramsがデータ読み込み、
model_paramsがNeural Net、
run_params が実行に関係している 。
データ読み込み
データ読み込みでは以下の処理を行っている。
- 文章を一定長(1000文字以下)に切り出し
- sentencepiece5により文章を分割
- バッチ内のサンプリング調整
文章の切り出し処理は青空文庫の文章データは1文章あたりが長く、
JESCのデータは短いため、それらの差を小さくするために行っている。
文章分割に利用したsentencepieceは青空文庫データ全体とwikipediaデータの半分を
利用して語彙数30000で学習した。
(学習時のメモリの関係でwikipediaデータは半分ランダムサンプリングしたものを利用)
データのサンプリングは各データセットのデータ数の差を緩和するための処置であり、
設定ファイル data_params.weightsパラメータで各データセットのサンプリング割合を決めている。
モデル構築
モデル構築は基本的にtransformers6ライブラリを読んでいるだけである。
マルチGPUに対応させたかったが今回は時間の関係で見送っている。
学習処理
現状は学習と簡易的なテストを行うだけのスクリプトである。
ログ関連の機能はもう少しつけた方が良かった。
テスト
手元にあったマシン(Geforce GTX 1070-Ti)で検証した。
学習は各でーたセットから100文章づつサンプリングした小さなデータセットで行った。
制御コード
epoch | 序文 | 青空 | 辞書 | 訳 |
---|---|---|---|---|
0001 | 青い鳥が空に浮かび | 青い鳥が空に浮かび、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、 | 青い鳥が空に浮かび、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、 | 青い鳥が空に浮かび、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、 |
0005 | 青い鳥が空に浮かび | 青い鳥が空に浮かび、そのこと、 女子 (女子 女子 (と) 女子 (と) 少年 (第3水準1字下げ]) 女子 (SSecuuuuuuuelk | 青い鳥が空に浮かび、この戦術的な症状があった。 1961年3月29日から1973年12月29日から1973年に植物園が月29日から1973年12月31日から1973年にイングランド王リチャード1日に放送放送放送 | 青い鳥が空に浮かび、 女子 女子 おお、 女子 (第3社は著作権の?) ISDA情報局(昭和21時から22時から22時から2222時から放送映画である。 それでも2019年に3 |
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学習序盤(1epoch)ではどの制御コードでも同じ文字を繰り返しているだけである。
5epoch以降徐々に制御コードごとの違いが現れている。
青空文庫は同じような言葉を繰り返している。
wikiepediaは文章っぽくなっているが、全く関係ないことを説明しているように見える。
おそらくwikipedia内の記事を部分的に出力しているものと思われる。
JESCは他と比べるとやや会話文が多いような印象がある。
元となったデータが映画やテレビ番組の字幕らしいのでそれを反映しているのだろうか。
他の例
epoch | 序文 | 青空 | 辞書 | 訳 |
---|---|---|---|---|
0001 | 街並みはうつりゆく | 街並みはうつりゆく。 、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、 | 街並みはうつりゆく、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、 | 街並みはうつりゆく、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、 |
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まとめと今後
CTRL学習用のスクリプトを一通りまとめた。
小規模なデータでテストして見た結果、 日本語的には支離滅裂だが、制御コードごとの違いは現れている。
より大きなデータセットで学習すれば自然な日本語となるかは気になる。
次回はGCP上でどの程度の規模の学習ができるか検証したい。