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在灾难推文分析场景上比较用 LoRA 微调 Roberta、Llama 2 和 Mistral 的过程及表现 |
/blog/assets/Lora-for-sequence-classification-with-Roberta-Llama-Mistral/Thumbnail.png |
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自然语言处理（NLP）领域的进展日新月异，你方唱罢我登场。因此，在实际场景中，针对特定的任务，我们经常需要对不同的语言模型进行比较，以寻找最适合的模型。本文主要比较 3 个模型：RoBERTa、Mistral-7B 及 Llama-2-7B。我们用它们来解决一个常见问题 —— 对灾难相关的推文进行分类。值得注意的是，Mistral 和 Llama 2 是 70 亿参数的大模型。相形之下，RoBERTa-large（355M 参数）只是一个小模型，我们用它作为比较的基线。
本文，我们使用 PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning，参数高效微调）技术：LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适配）来微调带序列分类任务头的预训练模型。LoRA 旨在显著减少可训参数量，同时保持强大的下游任务性能。
本文的主要目标是通过对 Hugging Face 的三个预训练模型进行 LoRA 微调，使之适用于序列分类任务。这三个预训练模型分别是：meta-llama/Llama-2-7b-hf、mistralai/Mistral-7B-v0.1 及 roberta-large。
- 节点数：1
- 每个节点的 GPU 数：1
- GPU 类型：A6000
- GPU 显存：48GB
- 使用 LoRA PEFT 方法对预训练 LLM 进行微调。
- 了解如何使用 Hugging Face 的各种 API（transformers、peft 以及 datasets）。
- 使用 Weights & Biases 进行超参调优以及实验日志记录。
datasets
evaluate
peft
scikit-learn
torch
transformers
wandb 注意：要准确重现本文结果，请注意确保软件版本与 wandb 报告的一致。
RoBERTa（Robustly Optimized BERT Approach）是 Meta AI 研究团队提出的改进版 BERT 模型。BERT 是一种基于 transformer 的语言模型，其基于自注意力机制对单词进行上下文感知的表征，并基于掩码语言模型目标进行训练。请注意，BERT 作为编码器模型，仅可用于自然语言理解任务（例如序列分类和词元分类）。
RoBERTa 是一种流行的可微调模型，很适合作为我们实验的基线。欲了解更多信息，你可以查阅其 Hugging Face 模型卡。
Llama 2（Large Language Model Meta AI）是 Meta AI 推出的一系列大语言模型（LLM），其模型大小各异，参数量从 70 亿到 650 亿不等。
Llama 2 是一种基于 transformer 解码器架构的自回归语言模型。Llama 2 接受单词序列作为输入，并基于滑动窗口迭代预测下一个词元，从而实现文本生成的功能。
Llama 2 的架构与 GPT-3 等模型略有不同。举几个例子，Llama 2 采用 SwiGLU 激活函数而不是 ReLU，另外其位置嵌入使用的是旋转位置嵌入而不是可训绝对位置嵌入。
最近发布的 Llama 2 还对架构进行了改进，其将支持的最大上下文长度扩展到 4096 个词元，并使用分组查询注意（grouped-query attention，GQA）解码机制来更好地利用长序列。
Mistral 7B v0.1 有 73 亿个参数，是 Mistral AI 推出的第一个 LLM。
Mistral 7B 架构使用的新技术主要有：
-
滑窗注意力：用基于滑动窗口的注意力替换完整注意力（平方级计算成本），其中每个词元最多可以关注上一层的 4096 个词元（线性计算成本）。这样，多层以后，Mistral 7B 的实际关注词元数会叠加，因此更高层的注意力实际关注的总历史词元数会超过 4096。
-
分组查询注意力：Llama 2 也使用了该技术，其通过缓存先前解码的词元的键向量和值向量来优化推理过程（减少处理时间）。
PEFT（Parameter Efficient Fine-Tuning，参数高效微调）包含 p-tuning、前缀微调（prefix-tuning）、IA3、适配器微调以及 LoRA 等一系列技术，其旨在通过仅微调大模型的一个小参数集，就能达到全模型微调的性能水平。
LoRA（Low-Rank Adaptation，低阶适配）的方法与添加适配层类似。其主要目标是减少模型的可训参数量。LoRA 的主要做法是冻结预训练权重，仅更新一个新增的低秩矩阵。
RoBERTa 支持的最大序列长度为 512，为公平起见，对所有模型，我们统一设定 MAX_LEN=512。
MAX_LEN = 512
roberta_checkpoint = "roberta-large"
mistral_checkpoint = "mistralai/Mistral-7B-v0.1"
llama_checkpoint = "meta-llama/Llama-2-7b-hf"从 Hugging Face 加载数据集：
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("mehdiiraqui/twitter_disaster")将数据集分为训练集和验证集，同时加载测试集：
from datasets import Dataset
# 将数据集的训练集划分为训练集和验证集
data = dataset['train'].train_test_split(train_size=0.8, seed=42)
# 把划分而得的测试集重命名为验证集
data['val'] = data.pop("test")
# 将原数据集的测试集仍作为测试集
data['test'] = dataset['test']以下是数据集概览：
DatasetDict({
train: Dataset({
features: ['id', 'keyword', 'location', 'text', 'target'],
num_rows: 6090
})
val: Dataset({
features: ['id', 'keyword', 'location', 'text', 'target'],
num_rows: 1523
})
test: Dataset({
features: ['id', 'keyword', 'location', 'text', 'target'],
num_rows: 3263
})
})首先，检查一下数据分布：
import pandas as pd
data['train'].to_pandas().info()
data['test'].to_pandas().info()- 训练集
RangeIndex: 7613 entries, 0 to 7612
Data columns (total 5 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 id 7613 non-null int64
1 keyword 7552 non-null object
2 location 5080 non-null object
3 text 7613 non-null object
4 target 7613 non-null int64
dtypes: int64(2), object(3)
memory usage: 297.5+ KB
- 测试集
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3263 entries, 0 to 3262
Data columns (total 5 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 id 3263 non-null int64
1 keyword 3237 non-null object
2 location 2158 non-null object
3 text 3263 non-null object
4 target 3263 non-null int64
dtypes: int64(2), object(3)
memory usage: 127.6+ KB
训练集中标签分布情况：
target
0 4342
1 3271
Name: count, dtype: int64
由于类别不平衡，我们计算一下正负类权重，以用于稍后的损失计算：
pos_weights = len(data['train'].to_pandas()) / (2 * data['train'].to_pandas().target.value_counts()[1])
neg_weights = len(data['train'].to_pandas()) / (2 * data['train'].to_pandas().target.value_counts()[0])计算出的权重为：
POS_WEIGHT, NEG_WEIGHT = (1.1637114032405993, 0.8766697374481806)
接着，我们计算文本序列的最大长度：
# 字符数
max_char = data['train'].to_pandas()['text'].str.len().max()
# 词数
max_words = data['train'].to_pandas()['text'].str.split().str.len().max()The maximum number of characters is 152.
The maximum number of words is 31.
以一条训练数据为例：
data['train'][0]{'id': 5285,
'keyword': 'fear',
'location': 'Thibodaux, LA',
'text': 'my worst fear. https://t.co/iH8UDz8mq3',
'target': 0}
该数据中包括关键字、位置和推文。为了简单起见，我们选择 text 特征作为 LLM 的唯一输入。
本阶段的目标是为 LLM 微调准备所需的 Hugging Face 格式的训练集、验证集和测试集。然后是定义用于训练的词元数据集，使用合适的分词器将 text 特征转换为词元 id 和注意力掩码序列这两个张量。由于每个模型都有其特定的分词器，因此我们需要生成三个不同的数据集，每个模型一个。
我们首先定义 RoBERTa 模型的数据加载器：
- 加载与分词：
from transformers import AutoTokenizer
roberta_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(roberta_checkpoint, add_prefix_space=True)注意： RoBERTa 分词器经过训练已将空格视为词元的一部分。因此，如果句子的第一个单词前面没有空格，则其编码会有所不同。为了确保第一个单词包含空格，我们设置add_prefix_space=True。同时，为了保持三个模型的预处理一致，我们将 Llama 2 和 Mistral 7B 的相应参数也设为 True。
- 定义每条数据的预处理函数：
def roberta_preprocessing_function(examples):
return roberta_tokenizer(examples['text'], truncation=True, max_length=MAX_LEN)将预处理函数应用于训练数据集的第一条数据，我们得到了分词后的输入（input_ids）及其注意力掩码：
roberta_preprocessing_function(data['train'][0]){'input_ids': [0, 127, 2373, 2490, 4, 1205, 640, 90, 4, 876, 73, 118, 725, 398, 13083, 329, 398, 119, 1343, 246, 2], 'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]}
- 现在，将预处理函数应用于整个数据集：
col_to_delete = ['id', 'keyword','location', 'text']
# 删除不需要的列，并应用预处理函数
roberta_tokenized_datasets = data.map(roberta_preprocessing_function, batched=True, remove_columns=col_to_delete)
# 按照 HuggingFace 的要求，将 `target` 列 重命名为 `label` 列
roberta_tokenized_datasets = roberta_tokenized_datasets.rename_column("target", "label")
# 数据集格式设为 "torch"
roberta_tokenized_datasets.set_format("torch")注意： 我们从数据中删除了不需要的列：id、keyword、location 及 text。删除 text 的原因是我们已经将其转换为输入 id 和注意力掩码：
分词后的训练数据集中的数据如下：
roberta_tokenized_datasets['train'][0]{'label': tensor(0),
'input_ids': tensor([ 0, 127, 2373, 2490, 4, 1205, 640, 90, 4, 876,
73, 118, 725, 398, 13083, 329, 398, 119, 1343, 246,
2]),
'attention_mask': tensor([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])}
- 为了生成训练 batch 数据，我们还需要对给定 batch 中的序列进行填充，以使 batch 中所有序列的长度都等于本 batch 最长序列的长度。为此，我们使用了
DataCollatorWithPadding类：
# 数据整理器将所有数据统一填充至 batch 内最长序列的长度
from transformers import DataCollatorWithPadding
roberta_data_collator = DataCollatorWithPadding(tokenizer=roberta_tokenizer)用相同的流程为 Mistral 7B 和 Llama 2 模型准备数据：
注意 Llama 2 和 Mistral 7B 没有默认的 pad_token_id，我们将其设为 eos_token_id。
- Mistral 7B：
# 加载 Mistral 7B 分词器
from transformers import AutoTokenizer, DataCollatorWithPadding
mistral_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(mistral_checkpoint, add_prefix_space=True)
mistral_tokenizer.pad_token_id = mistral_tokenizer.eos_token_id
mistral_tokenizer.pad_token = mistral_tokenizer.eos_token
def mistral_preprocessing_function(examples):
return mistral_tokenizer(examples['text'], truncation=True, max_length=MAX_LEN)
mistral_tokenized_datasets = data.map(mistral_preprocessing_function, batched=True, remove_columns=col_to_delete)
mistral_tokenized_datasets = mistral_tokenized_datasets.rename_column("target", "label")
mistral_tokenized_datasets.set_format("torch")
# 序列填充
mistral_data_collator = DataCollatorWithPadding(tokenizer=mistral_tokenizer)- Llama 2：
# 加载 Llama 2 分词器
from transformers import AutoTokenizer, DataCollatorWithPadding
llama_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(llama_checkpoint, add_prefix_space=True)
llama_tokenizer.pad_token_id = llama_tokenizer.eos_token_id
llama_tokenizer.pad_token = llama_tokenizer.eos_token
def llama_preprocessing_function(examples):
return llama_tokenizer(examples['text'], truncation=True, max_length=MAX_LEN)
llama_tokenized_datasets = data.map(llama_preprocessing_function, batched=True, remove_columns=col_to_delete)
llama_tokenized_datasets = llama_tokenized_datasets.rename_column("target", "label")
llama_tokenized_datasets.set_format("torch")
# 序列填充
llama_data_collator = DataCollatorWithPadding(tokenizer=llama_tokenizer)至此，我们已经准备好了分词后的数据集，下一节我们将讨论如何加载预训练 LLM 检查点以及如何设置 LoRA 权重。
我们使用 Hugging Face AutoModelForSequenceClassification 类加载带有序列分类头的预训练 RoBERTa 模型：
from transformers import AutoModelForSequenceClassification
roberta_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(roberta_checkpoint, num_labels=2)我们为 RoBERTa 分类器设置 LoRA 参数：
- TaskType：序列分类
- r(rank)：分解矩阵的秩
- lora_alpha：用于对习得权重进行缩放的 alpha 参数。LoRA 论文建议将 alpha 固定为 16
- lora_dropout：LoRA 层的 Dropout 概率
- bias：是否向 LoRA 层添加偏置
以下代码使用了 LoRA 论文的推荐设置。后文我们还将用 wandb 对这些超参进行调优。
from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType
roberta_peft_config = LoraConfig(
task_type=TaskType.SEQ_CLS, r=2, lora_alpha=16, lora_dropout=0.1, bias="none",
)
roberta_model = get_peft_model(roberta_model, roberta_peft_config)
roberta_model.print_trainable_parameters()可以看到，可训参数量仅占 RoBERTa 模型参数量的 0.64%：
trainable params: 2,299,908 || all params: 356,610,052 || trainable%: 0.6449363911929212加载带有序列分类头的预训练 Mistral-7B 模型：
from transformers import AutoModelForSequenceClassification
import torch
mistral_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
pretrained_model_name_or_path=mistral_checkpoint,
num_labels=2,
device_map="auto"
)设置填充词元 id，因为 Mistral 7B 没有默认填充词元。
mistral_model.config.pad_token_id = mistral_model.config.eos_token_id对 Mistral 7B 模型而言，我们需要指定 target_modules（我们将其指定为注意力模块的查询向量映射层和值向量映射层）：
from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType
mistral_peft_config = LoraConfig(
task_type=TaskType.SEQ_CLS, r=2, lora_alpha=16, lora_dropout=0.1, bias="none",
target_modules=[
"q_proj",
"v_proj",
],
)
mistral_model = get_peft_model(mistral_model, mistral_peft_config)
mistral_model.print_trainable_parameters()可训参数量仅占 Mistral 模型参数量的 0.024%：
trainable params: 1,720,320 || all params: 7,112,380,416 || trainable%: 0.02418768259540745
加载带有序列分类头的预训练 Llama 2 模型。
from transformers import AutoModelForSequenceClassification
import torch
llama_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
pretrained_model_name_or_path=llama_checkpoint,
num_labels=2,
device_map="auto",
offload_folder="offload",
trust_remote_code=True
)设置填充词元 id，因为 Llama 2 没有默认填充词元。
llama_model.config.pad_token_id = llama_model.config.eos_token_id使用与 Mistral 相同的 LoRA 参数：
from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType
llama_peft_config = LoraConfig(
task_type=TaskType.SEQ_CLS, r=16, lora_alpha=16, lora_dropout=0.05, bias="none",
target_modules=[
"q_proj",
"v_proj",
],
)
llama_model = get_peft_model(llama_model, llama_peft_config)
llama_model.print_trainable_parameters()可训参数量仅占 Llama 2 模型参数量的 0.12%：
trainable params: 8,404,992 || all params: 6,615,748,608 || trainable%: 0.1270452143516515
至此，我们定义了用于训练的词元数据集及 LoRA 设置。下面，我们介绍如何使用 Hugging Face 的 Trainer 类启动训练。
首先，我们定义用于对三个模型的性能进行比较的指标：F1 分数、召回率、精确度和准确度：
import evaluate
import numpy as np
def compute_metrics(eval_pred):
# HF `evaluate` 包已支持我们所要的所有指标
precision_metric = evaluate.load("precision")
recall_metric = evaluate.load("recall")
f1_metric= evaluate.load("f1")
accuracy_metric = evaluate.load("accuracy")
logits, labels = eval_pred
# eval_pred 是模型返回的预测值和实际值元组
predictions = np.argmax(logits, axis=-1)
precision = precision_metric.compute(predictions=predictions, references=labels)["precision"]
recall = recall_metric.compute(predictions=predictions, references=labels)["recall"]
f1 = f1_metric.compute(predictions=predictions, references=labels)["f1"]
accuracy = accuracy_metric.compute(predictions=predictions, references=labels)["accuracy"]
# `Trainer` 要求将指标组织为一个字典，其键为指标名，值为分数。
return {"precision": precision, "recall": recall, "f1-score": f1, 'accuracy': accuracy}前文提到，数据集正负类分布并不平衡。因此，我们用加权交叉熵损失来训练模型以解决这个问题。Trainer 类本身的实现中不支持自定义损失，因为它期望直接从模型的输出中获取损失。
因此，我们需要定义一个自定义的 WeightedCELossTrainer，以重写 compute_loss 方法，该方法可以根据模型的预测和标签计算加权交叉熵损失：
from transformers import Trainer
class WeightedCELossTrainer(Trainer):
def compute_loss(self, model, inputs, return_outputs=False):
labels = inputs.pop("labels")
# Get model's predictions
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.get("logits")
# Compute custom loss
loss_fct = torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=torch.tensor([neg_weights, pos_weights], device=model.device, dtype=logits.dtype))
loss = loss_fct(logits.view(-1, self.model.config.num_labels), labels.view(-1))
return (loss, outputs) if return_outputs else loss我们为三个模型分别设置训练超参及训练器。
第一步，把模型搬到 GPU 设备上。
roberta_model = roberta_model.cuda()
roberta_model.device()It will print the following:
device(type='cuda', index=0)
然后，设置训练超参：
from transformers import TrainingArguments
lr = 1e-4
batch_size = 8
num_epochs = 5
training_args = TrainingArguments(
output_dir="roberta-large-lora-token-classification",
learning_rate=lr,
lr_scheduler_type= "constant",
warmup_ratio= 0.1,
max_grad_norm= 0.3,
per_device_train_batch_size=batch_size,
per_device_eval_batch_size=batch_size,
num_train_epochs=num_epochs,
weight_decay=0.001,
evaluation_strategy="epoch",
save_strategy="epoch",
load_best_model_at_end=True,
report_to="wandb",
fp16=False,
gradient_checkpointing=True,
)最后，我们将模型、训练超参和词元数据集一起作为参数来实例化一个 RoBERTa 训练器：
roberta_trainer = WeightedCELossTrainer(
model=roberta_model,
args=training_args,
train_dataset=roberta_tokenized_datasets['train'],
eval_dataset=roberta_tokenized_datasets["val"],
data_collator=roberta_data_collator,
compute_metrics=compute_metrics
)与 RoBERTa 类似，我们用如下代码初始化 WeightedCELossTrainer：
from transformers import TrainingArguments, Trainer
mistral_model = mistral_model.cuda()
lr = 1e-4
batch_size = 8
num_epochs = 5
training_args = TrainingArguments(
output_dir="mistral-lora-token-classification",
learning_rate=lr,
lr_scheduler_type= "constant",
warmup_ratio= 0.1,
max_grad_norm= 0.3,
per_device_train_batch_size=batch_size,
per_device_eval_batch_size=batch_size,
num_train_epochs=num_epochs,
weight_decay=0.001,
evaluation_strategy="epoch",
save_strategy="epoch",
load_best_model_at_end=True,
report_to="wandb",
fp16=True,
gradient_checkpointing=True,
)
mistral_trainer = WeightedCELossTrainer(
model=mistral_model,
args=training_args,
train_dataset=mistral_tokenized_datasets['train'],
eval_dataset=mistral_tokenized_datasets["val"],
data_collator=mistral_data_collator,
compute_metrics=compute_metrics
)注意，我们需要将 fp16 设为 True 以启用半精度训练。主要原因是 Mistral-7B 很大，如果使用 fp32 精度，其权重无法放进单块 GPU 的显存（48GB）中。
与 Mistral 7B 类似，我们用如下代码定义训练器：
from transformers import TrainingArguments, Trainer
llama_model = llama_model.cuda()
lr = 1e-4
batch_size = 8
num_epochs = 5
training_args = TrainingArguments(
output_dir="llama-lora-token-classification",
learning_rate=lr,
lr_scheduler_type= "constant",
warmup_ratio= 0.1,
max_grad_norm= 0.3,
per_device_train_batch_size=batch_size,
per_device_eval_batch_size=batch_size,
num_train_epochs=num_epochs,
weight_decay=0.001,
evaluation_strategy="epoch",
save_strategy="epoch",
load_best_model_at_end=True,
report_to="wandb",
fp16=True,
gradient_checkpointing=True,
)
llama_trainer = WeightedCELossTrainer(
model=llama_model,
args=training_args,
train_dataset=llama_tokenized_datasets['train'],
eval_dataset=llama_tokenized_datasets["val"],
data_collator=llama_data_collator,
compute_metrics=compute_metrics
)我们用 Wandb Sweep API 通过贝叶斯搜索策略来进行超参调优（30 次运行），待调优的超参搜索空间如下：
| 方法 | 指标 | lora_alpha | lora_bias | lora_dropout | lora_rank | lr | max_length |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| bayes | 目标：maximize | 分布： categorical | 分布：categorical | 分布：uniform | 分布：categorical | 分布：uniform | 分布：categorical |
| 目标名：eval/f1-score | 取值集合： -16 -32 -64 |
取值集合：None | -最大值：0.1 -最小值：0 |
取值集合： -4 -8 -16 -32 |
-最大值：2e-04 -最小值：1e-05 |
取值集合：512 |
欲了解更多信息，可以查看资源一节中的 Wandb 实验报告。
| 模型 | F1 分数 | 训练时间 | 内存消耗 | 可训参数量 |
|---|---|---|---|---|
| RoBERTa | 0.8077 | 538 秒 | GPU1: 9.1 GB GPU2: 8.3 GB |
0.64% |
| Mistral 7B | 0.7364 | 2030 秒 | GPU1: 29.6 Gb GPU2: 29.5 GB |
0.024% |
| Llama 2 | 0.7638 | 2052 秒 | GPU1: 35 GB GPU2: 33.9 GB |
0.12% |
本文我们用 LoRA 对三个大语言模型（LLM）（RoBERTa、Mistral 7B 及 Llama 2）针对灾难推文分类任务进行微调。从性能结果来看，RoBERTa 的性能大幅优于 Mistral 7B 和 Llama 2。这就提出了一个问题：我们是否真的需要一个大而复杂的 LLM 来完成诸如短序列二分类这样的简单任务？
一个重要的启示是，在选择要使用的 LLM 模型时应该考虑具体的项目要求、可用资源和性能需求。
此外，对于针对短序列的相对简单的预测任务，小的基础模型（例如 RoBERTa）仍然具有竞争力。
最后，我们还通过例子展示了 LoRA 方法的通用性，其既可应用于编码器 (RoBERTa) 模型，还可应用于解码器（Llama 2 及 Mistral 7B）模型。
-
本文代码均已在该 Github 项目。
-
下面是各模型的 Wandb 超参调优实验报告：
英文原文: https://huggingface.co/blog/Lora-for-sequence-classification-with-Roberta-Llama-Mistral 原文作者：Mehdi Iraqi 译者: Matrix Yao (姚伟峰)，英特尔深度学习工程师，工作方向为 transformer-family 模型在各模态数据上的应用及大规模模型的训练推理。