PyTorchでChatGPTライクなTransformerを自作する方法
近年、自然言語処理(NLP)の分野で大きな注目を集める技術の一つが「Transformer」です。特に、その中でもOpenAIのChatGPTは多くの人々に衝撃を与えました。この記事では、PyTorchを用いてこのようなChatGPTライクなTransformerモデルを一歩ずつ構築していく方法を解説します。
必要なライブラリ
まず初めに、使用するライブラリをインポートします。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
データ準備
次に、データセットの準備です。ここでは簡単な例としてテキストデータを使用します。
data = [
"こんにちは",
"お元気ですか?",
"私は元気です"
]
# トークン化とボキャブラリの構築
tokenizer = {word: i for i, word in enumerate(set(" ".join(data).split()))}
vocab_size = len(tokenizer)
モデル構築
エンコーダーとデコーダーの定義
エンコーダーとデコーダーはTransformerモデルの基本的なブロックです。
class TransformerModel(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6, num_decoder_layers=6):
super(TransformerModel, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
self.transformer = nn.Transformer(d_model=d_model,
nhead=nhead,
num_encoder_layers=num_encoder_layers,
num_decoder_layers=num_decoder_layers)
self.fc_out = nn.Linear(d_model, vocab_size)
def forward(self, src, tgt):
src_emb = self.embedding(src) * math.sqrt(d_model)
tgt_emb = self.embedding(tgt) * math.sqrt(d_model)
src_mask = tgt_mask = None # マスクなしの場合
output = self.transformer(src_emb.transpose(0, 1), tgt_emb.transpose(0, 1),
src_key_padding_mask=src_mask,
tgt_key_padding_mask=tgt_mask).transpose(0, 1)
return self.fc_out(output)
損失関数とオプティマイザ
model = TransformerModel(vocab_size=vocab_size)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001)
学習プロセス
学習ループでは、入力シーケンスとターゲットシーケンス間の損失計算とバックプロパゲーションが行われます。
for epoch in range(num_epochs):
model.train()
total_loss = 0
for src_seq, tgt_seq in data:
optimizer.zero_grad()
src_tensor = torch.tensor([tokenizer[word] for word in src_seq.split()]).unsqueeze(0)
tgt_tensor_minus_last_token_inputs_only_for_training_purposes_only_tgt_tensor_minus_last_token_inputs_only_for_training_purposes_only_tgt_tensor_minus_last_token_inputs_only_for_training_purposes_only_tgt_tensor_minus_last_token_inputs_only_for_training_purposes_only_tgt_tensor_minus_last_token_inputs_only_for_training_purposes_ouputs=torch.tensor([tokenizer[word] for word in (tgt_seq + ' <eos>').split()[:-1]]).unsqueeze(0)
tgt_output_target=torch.tensor([tokenizer[word] for word in ('<sos> ' + tgt_seq).split()[1:]]).unsqueeze(0)
output=model(src_tensor,tgttensorminuslasttokeninputs onlyfortrainingpurposesonlytgttensorminuslasttokeninputs onlyfortrainingpurposesonlytgttensorminuslasttokeninputs onlyfortrainingpurposesonlytgttensorminuslasttokeninputs onlyfortrainingpurposesonlytgttensorminuslasttokeninputs onlyfortrainingpurposesoutputs)
loss=criterion(output.view(-1,vocabsize),tgtoutputtarget.view(-1))
loss.backward()
optimizer.step()
totalloss+=loss.item()
print(f"Epoch{epoch+1}/{numepochs},Loss:{totalloss/len(data)}")
結論
本記事では、PyTorch を用いて ChatGPT ライクな Transformer モデルを構築する方法について詳しく説明しました。このようにして得られたモデルは、多様な自然言語処理タスクに応用可能です。今後もさらに深掘りして高度な機能やチューニング手法について学んでいきましょう。
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