TensorFlow 與 Transformer 模型建構與 NLP 應用

– 15 分鐘閱讀

深度學習模型 Transformer 已成為自然語言處理（NLP）領域的基本，本文將逐步講解如何使用 TensorFlow 和 Keras 構建 Transformer 模型，並探討其在 NLP 任務中的應用。首先，我們會介紹詞嵌入技術，將文字資料轉換為數值表示，作為 Transformer 模型的輸入。接著，會深入探討 Transformer 模型的核心元件：自注意力機制，它讓模型能有效捕捉文字中的長距離依賴關係。後續將會介紹如何編譯和訓練 Transformer 模型，並使用實際資料集進行驗證。除了基礎的 Transformer 模型，我們還會探討如何使用預訓練的 BERT 和 GPT 模型，利用其強大的語義理解能力提升 NLP 任務的效能。同時，本文也會介紹 Hugging Face Transformers 函式庫，簡化預訓練模型的使用流程。最後，我們將探討影像字幕生成技術，結合電腦視覺和自然語言處理技術，為影像自動生成描述性字幕。

資料準備

首先，我們需要準備好資料。假設我們有一個文字資料集，每個樣本都是一個序列的詞彙，我們需要將這些詞彙轉換為數字表示。這可以透過詞嵌入（word embedding）來實作。

# 定義詞嵌入的大小
embed_size = 32

# 定義輸入序列的最大長度
max_words = 100

# 定義詞彙表的大小
num_words_to_keep = 10000

# 建立輸入層
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(max_words,))

# 建立詞嵌入層
embedding = tf.keras.layers.Embedding(num_words_to_keep, embed_size)(inputs)

Transformer 層

接下來，我們需要建立 Transformer 層。Transformer 層由自注意力機制（self-attention mechanism）和前饋神經網路（feed forward network）組成。

# 定義自注意力機制的頭數
num_heads = 2

# 定義前饋神經網路的單元數
ff_units = 32

# 建立 Transformer 層
transformer_layer = tf.keras.layers.MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=embed_size)
x = transformer_layer(embedding, embedding)

# 建立前饋神經網路
x = tf.keras.layers.Dense(ff_units, activation='relu')(x)
x = tf.keras.layers.Dropout(0.1)(x)

輸出層

最後，我們需要建立輸出層。假設我們的任務是二元分類別，我們可以使用 sigmoid 函式作為啟用函式。

# 建立輸出層
outputs = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(x)

# 建立模型
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

模型編譯和訓練

模型建立完成後，我們需要編譯模型和訓練模型。

# 編譯模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 訓練模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

這樣，我們就完成了簡單的 Transformer 模型的實作。這個模型可以用於各種 NLP 任務，例如文字分類別、情感分析等。

Transformer模型的實作

在這個範例中，我們將實作一個簡單的Transformer模型，使用TensorFlow和Keras進行構建。首先，我們需要定義模型的架構，包括嵌入層、位置編碼層、Transformer層、池化層、dropout層和輸出層。

# 定義模型的輸入層
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(max_words,))

# 定義嵌入層
embedding = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embed_size)(inputs)

# 定義位置編碼層
position = tfm.nlp.layers.PositionEmbedding(max_words)
position_embedding = position(embedding)

# 將嵌入層和位置編碼層相加
x = tf.keras.layers.add([embedding, position_embedding])

# 定義Transformer層
transformer_layer = TransformerLayer(embed_size, num_heads, ff_units)
x = transformer_layer(x)

# 定義池化層
x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D()(x)

# 定義dropout層
x = tf.keras.layers.Dropout(0.1)(x)

# 定義隱藏層
x = tf.keras.layers.Dense(20, activation="relu")(x)

# 定義dropout層
x = tf.keras.layers.Dropout(0.1)(x)

# 定義輸出層
outputs = tf.keras.layers.Dense(1)(x)

# 定義模型
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

模型編譯和訓練

模型定義完成後，我們可以進行編譯和訓練。編譯模型時，我們需要指定損失函式、最佳化器和評估指標。在這個範例中，我們使用二元交叉熵損失函式、Adam最佳化器和準確率評估指標。

# 編譯模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(1e-4), metrics=['accuracy'])

# 訓練模型
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test))

圖表翻譯

以下是模型架構的Mermaid圖表：

  graph LR
    A[輸入層] --> B[嵌入層]
    B --> C[位置編碼層]
    C --> D[Transformer層]
    D --> E[池化層]
    E --> F[dropout層]
    F --> G[隱藏層]
    G --> H[dropout層]
    H --> I[輸出層]

此圖表展示了模型的各個層次之間的關係，從輸入層到輸出層。每個層次都有其特定的功能，例如嵌入層負責將輸入轉換為向量，位置編碼層負責增加位置訊息，Transformer層負責進行自注意力機制的計算，池化層負責降低維度，dropout層負責防止過度擬合，隱藏層負責進行非線性轉換，輸出層負責產生最終結果。

使用預訓練的 Transformers 進行 NLP 任務

在自然語言處理（NLP）任務中，使用預訓練的 Transformers 可以大大提高模型的準確度和效率。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一種預訓練的 Transformer 模型，已經被廣泛應用於各種 NLP 任務中。

預訓練模型的優點

預訓練模型的優點在於它們可以學習到大量文字資料中的模式和結構，並且可以將這些知識應用於特定的 NLP 任務中。這樣可以節省大量的時間和計算資源，因為我們不需要從頭開始訓練模型。

TensorFlow Hub

TensorFlow Hub 是一個 TensorFlow 生態系統中的函式庫和平臺，允許使用者分享和重用預訓練的機器學習模型。它提供了一個中央倉函式庫，開發者可以在其中發現和下載各種預訓練模型，這些模型涵蓋了電腦視覺、自然語言處理等領域。

安裝 TensorFlow Text

要使用預訓練的 BERT 模型，我們需要安裝 TensorFlow Text 函式庫。這個函式庫不包含在 Colab Notebook 中，因此我們需要使用以下命令安裝：

!pip install tensorflow-text

載入預訓練的 BERT 模型

我們將使用一個小型的 BERT 模型，該模型具有六層和隱藏向量大小為 128。這個模型適合於計算資源有限的任務。預訓練的 BERT 模型接受原始文字輸入，然後由前處理器進行預處理。

載入前處理器模型

前處理器模型是用於對輸入文字進行預處理的模型。這個模型將輸入文字轉換為 BERT 模型可以接受的格式。

import tensorflow_hub as hub

# 載入預訓練的 BERT 模型
bert_model = hub.load("https://tfhub.dev/tensorflow/small_bert/bert_en_uncased_L-6_H-128_A-2/2")

# 載入前處理器模型
preprocessor = hub.load("https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_uncased_preprocess/3")

執行預處理

前處理器模型將輸入文字轉換為 BERT 模型可以接受的格式。

# 執行預處理
inputs = preprocessor(inputs)

輸入 BERT 模型

預處理後的輸入被輸入到 BERT 模型中。

# 輸入 BERT 模型
outputs = bert_model(inputs)

使用 TensorFlow 和 BERT 進行文字分類別

在這個例子中，我們將使用 TensorFlow 和 BERT 進行文字分類別。首先，我們需要匯入必要的函式庫，包括 tensorflow、tensorflow_datasets、tensorflow_hub 和 tensorflow_text。

import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow_text as text

接下來，我們將載入 IMDB 影評資料集，該資料集包含原始文字的評論。這個資料集可以使用 tfds.load 函式載入。

dataset = tfds.load('imdb_reviews', as_supervised=True)
train_dataset, test_dataset = dataset['train'], dataset['test']

讓我們檢視一下輸入訓練資料的樣本，如下圖所示。

這個資料集包含一個文字張量和一個整數值。這個整數是文字的標籤。由於上圖中的文字是負面評論，因此標籤為 0。對於正面評論，標籤為 1。

現在，我們將這些資料集轉換為 TensorFlow 資料集物件。

train_dataset = train_dataset.batch(64).prefetch(tf.data.AUTOTUNE)
test_dataset = test_dataset.batch(64).prefetch(tf.data.AUTOTUNE)

在上面的程式碼中，我們建立了批次資料，其中每個批次包含 64 個例子。我們還在資料集管道中增加了一個資料預取步驟。tf.data.AUTOTUNE 值允許 TensorFlow 動態確定根據可用資源和當前執行上下文最佳的預取元素數量。預取允許模型重疊預處理和訓練步驟。

接下來，我們設定前處理器和 BERT 編碼器模型的 URL 為兩個變數。這兩個模型將從這些給定的 URL 下載。

bert_preprocessor = "https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_uncased_preprocess/3"
bert_encoder = "https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_uncased_L-12_H-768_A-12/4"

使用 hub.KerasLayer 類別，我們可以輕鬆地包裝一個可呼叫物件並將其整合到我們的 TensorFlow 模型中。

preprocessor = hub.KerasLayer(bert_preprocessor)

如上所示，我們使用 KerasLayer 類別為 BERT 編碼器建立了一個前處理器層。現在，我們可以將一個樣本文字傳遞給這個前處理器層並檢查其輸出。

內容解密：

在這個例子中，我們使用 tfds.load 函式載入 IMDB 影評資料集。然後，我們使用 batch 和 prefetch 方法將資料集轉換為 TensorFlow 資料集物件。在建立前處理器層時，我們使用 hub.KerasLayer 類別包裝 BERT 前處理器模型。這使我們可以輕鬆地將 BERT 編碼器整合到我們的 TensorFlow 模型中。

圖表翻譯：

以下是使用 Mermaid 語法繪製的資料流程圖。

  graph LR
    A[載入 IMDB 資料集] --> B[建立批次資料]
    B --> C[增加預取步驟]
    C --> D[建立前處理器層]
    D --> E[傳遞樣本文字]
    E --> F[檢查輸出]

在這個圖表中，我們展示了從載入 IMDB 資料集到檢查前處理器層輸出的整個流程。

BERT 文字預處理與模型構建

文字預處理層輸出

如圖所示，預處理層傳回了一個包含三個專案的字典：input_word_ids、input_mask和input_type_ids。這些預處理後的文字現在可以被 BERT 編碼器接收。

BERT 編碼器的應用

以下是使用 BERT 編碼器的示例程式碼：

preprocessed_text = preprocessor(sample_text)
bert_model = hub.KerasLayer(bert_encoder)
bert_output = bert_model(preprocessed_text)

在這段程式碼中，我們建立了一個 BERT 編碼器層，並將預處理後的文字傳入其中。然後，我們從 BERT 編碼器的輸出中提取 pooled_output 陣列，以便進一步構建模型。這個 pooled_output 陣列代表每個輸入序列。

端對端模型架構

現在，讓我們構建端對端的模型架構，如下所示：

text_input = tf.keras.layers.Input(shape=(), dtype=tf.string)

這行程式碼定義了一個輸入層，該層接受字串輸入。接下來，我們將在這個基礎上繼續構建模型。

內容解密：

在這段程式碼中，我們使用 TensorFlow 的 Keras API 定義了一個輸入層。這個輸入層的 shape 引數設為 ()，表示它接受一個標量輸入，而 dtype引數設為tf.string，表示輸入的資料型別是字串。這個輸入層將被用於接收文字輸入，並將其傳入 BERT 編碼器進行處理。

圖表翻譯：

此圖示模型架構的起始點，即文字輸入層。

  graph LR
    A[文字輸入] --> B[預處理層]
    B --> C[BERT 編碼器]
    C --> D[模型輸出]

在這個圖中，我們可以看到文字輸入如何透過預處理層和 BERT 編碼器，最終產生模型輸出。

深入瞭解BERT和GPT的技術內容

在自然語言處理（NLP）領域中，BERT和GPT是兩個非常重要的模型，它們在近年來的發展中發揮了重要作用。下面，我們將深入探討這兩個模型的技術內容。

BERT模型

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一種預訓練語言模型，於2018年由Google提出。它的主要特點是使用了Transformer架構，並且採用了雙向編碼器（Bidirectional Encoder）來處理輸入文字。BERT的訓練目的是讓模型學習到文字的語義和語法結構，從而可以應用於各種NLP任務中。

在BERT中，輸入文字首先被送入前處理器（Preprocessor）中，進行分詞、詞嵌入等操作。然後，輸出被送入BERT編碼器（Encoder）中，編碼器使用自注意力機制（Self-Attention）和前饋神經網路（Feed Forward Network）來處理輸入文字。最後，輸出被送入池化層（Pooling Layer）中，得到最終的向量表示。

GPT模型

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一種生成式預訓練語言模型，於2018年由OpenAI提出。它的主要特點是使用了Transformer架構，並且採用了自迴歸解碼（Autoregressive Decoding）來生成文字。GPT的訓練目的是讓模型學習到文字的語義和語法結構，從而可以應用於各種NLP任務中。

在GPT中，輸入文字首先被送入前處理器（Preprocessor）中，進行分詞、詞嵌入等操作。然後，輸出被送入GPT解碼器（Decoder）中，解碼器使用自注意力機制（Self-Attention）和前饋神經網路（Feed Forward Network）來生成文字。GPT的解碼過程是一個自迴歸過程，即每次生成一個詞彙之後，再根據已生成的詞彙來生成下一個詞彙。

GPT的演進

GPT模型自2018年提出以來，已經經歷了多次演進。GPT-1是第一個版本，之後陸續推出了GPT-2、GPT-3和GPT-4等版本。每個版本都在前一個版本的基礎上進行了改進和擴充套件。

GPT-2增加了模型的引數數量和層數，使得模型能夠處理更複雜的文字任務。GPT-3則增加了模型的引數數量和訓練資料，使得模型能夠生成更高品質的文字。GPT-4是最新的一個版本，它增加了模型的多模態能力，使得模型能夠處理多種型別的輸入和輸出。

圖表翻譯：
  graph LR
    A[輸入文字] --> B[前處理器]
    B --> C[BERT編碼器]
    C --> D[池化層]
    D --> E[最終向量表示]
    E --> F[下游任務]

上述圖表展示了BERT模型的架構，輸入文字首先被送入前處理器中，然後被送入BERT編碼器中，最後被送入池化層中得到最終的向量表示。

內容解密：

在上述內容中，我們介紹了BERT和GPT兩個NLP模型的技術內容。BERT是一種預訓練語言模型，使用雙向編碼器來處理輸入文字。GPT是一種生成式預訓練語言模型，使用自迴歸解碼來生成文字。GPT模型自2018年提出以來，已經經歷了多次演進，每個版本都在前一個版本的基礎上進行了改進和擴充套件。瞭解這兩個模型的技術內容，可以幫助我們更好地應用它們於實際任務中。

使用Hugging Face的預訓練GPT模型

在第7章中，我們學習瞭如何使用Hugging Face的預訓練轉換器模型。在這一章中，我們將使用Hugging Face提供的預訓練GPT模型。首先，我們需要安裝transformers函式庫：

!pip install transformers

transformers函式庫提供了pipeline類別，該類別是一個簡單的API，用於推理。它提供了許多預訓練的狀態藝術模型，可以用於自然語言處理任務，例如文字分類別、POS標注、命名實體識別、問答、文字摘要、翻譯、語言建模等。

使用pipeline API

使用pipeline API非常簡單。我們需要定義要執行的任務型別或要使用的模型，或者兩者都定義。例如，我們可以使用GPT-2模型進行文字生成：

from transformers import pipeline

# 定義任務型別和模型
task = "text-generation"
model = "gpt2"

# 建立pipeline例項
pipe = pipeline(task, model=model)

# 定義輸入文字
input_text = "這是一個測試文字"

# 生成文字
output = pipe(input_text)

print(output)

這將生成五個可能的序列作為輸出。我們可以透過調整模型和任務型別來生成不同的輸出。

使用OpenAI的GPT模型

OpenAI提供了GPT系列模型的API存取。我們可以使用OpenAI的GPT模型作為後端服務來構建AI應用程式。首先，我們需要安裝openai函式庫：

!pip install openai

然後，我們需要建立一個OpenAI帳戶並獲得一個金鑰。建立金鑰後，我們需要將其儲存在安全的地方。

使用OpenAI API

使用OpenAI API非常簡單。我們需要匯入openai函式庫並設定金鑰：

import openai

# 設定金鑰
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# 定義模型和提示
model = "text-davinci-003"
prompt = "總結一下氣候變化的影響"

# 呼叫模型
response = openai.Completion.create(
    engine=model,
    prompt=prompt,
    max_tokens=1024,
    temperature=0.7,
)

print(response["choices"][0]["text"])

這將生成一個摘要作為輸出。

瞭解 Transformer 家族的最新進展

Transformer 家族是自然語言處理（NLP）領域中的一個重要分支，近年來取得了快速的發展。要想在這個領域中保持領先地位，需要不斷地更新自己對最新的模型、架構和能力的瞭解。雖然這需要投入時間和努力，但這是一項有價值的投資，可以讓我們在 NLP 領域中保持競爭力。

注意力機制的重要性

注意力機制是一種允許序列模型關注輸入序列的特定部分的技術，從而提高了它們捕捉長距離依賴關係的能力。這種機制在 Transformer 架構中發揮了關鍵作用，讓模型可以更好地處理序列到序列的任務。

Transformer 架構的革命性影響

Transformer 架構是一種可擴充套件、有效和高效的序列到序列任務架構，它使用自注意力機制來權衡不同的輸入元素的重要性。這種架構的出現對 NLP 領域產生了革命性影響，推動了各種 NLP 任務的效能提升。

BERT 和 GPT 模型的重要性

BERT 是一種預訓練的 Transformer 基礎模型，它顯著提高了各種 NLP 任務的效能。GPT 模型是一種預訓練的 Transformer，知名於其文字生成能力。這些模型都是自迴歸語言模型的例子，它們一token 一token 地生成文字。

使用預訓練的 LLM

我們可以透過 API 使用預訓練的 LLM 進行各種 NLP 任務。這些模型可以幫助我們完成文字生成、文字分類別等任務。

影像字幕生成技術

影像字幕生成是一個結合電腦視覺和自然語言處理的迷人領域，旨在自動為影像生成描述性字幕或文字解釋。影像字幕生成的主要目標是生成能夠準確描述影像內容和背景的字幕。例如，一個影像字幕生成系統應該能夠識別一群人在公園踢足球的場景，並生成類別似「一群朋友在晴天的公園裡享受足球遊戲」的字幕。

影像字幕生成模型通常結合深度神經網路和自然語言處理技術的力量。電腦視覺模型從影像中提取有意義的視覺特徵，而序列模型根據提取的視覺特徵生成順序且連貫的文字描述。然而，影像字幕生成面臨著語言固有的模糊性和主觀性的挑戰。不同的人可能以不同的方式描述同一張影像，每種描述都有其細微差別和解釋。此外，影像可能包含複雜的場景、多個物體和複雜的關係，使得字幕生成任務變得非常複雜。

影像字幕生成模型架構

影像字幕生成模型的架構通常由兩個主要部分組成：視覺特徵提取模組和文字生成模組。視覺特徵提取模組使用電腦視覺技術從影像中提取有意義的特徵，而文字生成模組使用自然語言處理技術根據提取的視覺特徵生成字幕。

視覺特徵提取模組

視覺特徵提取模組通常使用深度神經網路，例如卷積神經網路（CNN），從影像中提取特徵。CNN可以學習到影像中物體、顏色、紋理等視覺特徵的表示。

文字生成模組

文字生成模組使用自然語言處理技術，例如迴圈神經網路（RNN）或變換器（Transformer），根據提取的視覺特徵生成字幕。RNN和變換器可以學習到語言的模式和結構，生成連貫且合理的字幕。

影像字幕生成流程

影像字幕生成流程通常包括以下步驟：

  1. 影像預處理：對影像進行預處理，例如調整大小、歸一化等。
  2. 視覺特徵提取：使用電腦視覺技術從影像中提取視覺特徵。
  3. 文字生成：使用自然語言處理技術根據提取的視覺特徵生成字幕。
  4. 後處理：對生成的字幕進行後處理，例如篩除無效字元等。
內容解密：
  • 影像字幕生成模型架構：視覺特徵提取模組和文字生成模組。
  • 視覺特徵提取模組：使用深度神經網路從影像中提取特徵。
  • 文字生成模組：使用自然語言處理技術根據提取的視覺特徵生成字幕。
  • 影像字幕生成流程：影像預處理、視覺特徵提取、文字生成、後處理。
  flowchart TD
    A[影像預處理] --> B[視覺特徵提取]
    B --> C[文字生成]
    C --> D[後處理]
    D --> E[輸出字幕]

圖表翻譯：

此圖示為影像字幕生成流程的Mermaid圖表，描述了從影像預處理到輸出字幕的整個過程。每個步驟都對應到一個特定的功能，例如視覺特徵提取、文字生成等。透過這個圖表，可以清晰地看到影像字幕生成的流程和各個步驟之間的關係。

從技術架構視角來看，本文涵蓋了從詞嵌入到Transformer模型的搭建、訓練，以及如何利用預訓練模型（如BERT、GPT）簡化NLP任務流程。分析段落中，我們深入探討了Transformer的核心元件：自注意力機制、編碼器/解碼器結構，以及位置編碼等關鍵技術，並比較了BERT和GPT在架構和應用場景上的差異。技術限制方面，儘管Transformer模型功能強大，但訓練成本高昂、模型解釋性仍是挑戰。對於資源有限的團隊，建議善用TensorFlow Hub和Hugging Face等平臺提供的預訓練模型和pipeline API，快速構建特定NLP應用。前瞻性地看，隨著模型輕量化技術的發展和多模態學習的興起，Transformer模型的應用門檻將持續降低，預計在影像字幕生成、程式碼生成等跨領域應用中將展現更強大的能力。玄貓認為，深入理解Transformer的底層原理，並結合預訓練模型的實踐經驗，將是未來NLP工程師的核心競爭力。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。