prompt系列-OpenPrompt入门一

2022-09-07

介绍

此次开辟一个新的话题，叫做prompting learning。prompting learning常用于零样本、小样本领域，通过将下游训练数据转换成预训练模型任务，进行小样本微调或者零样本进行预测。

之前在UIE-事件提取中也有涉及prompt，但是UIE的做法是构造prompt输入，再和原句一起微调模型，完成提取任务。那这里我们来看看OpenPrompt是怎么做的。

关于OpenPrompt，此处不做过多介绍，请直接看官网。

官方有张图阐述了OpenPrompt的架构，请看下图。
arch

下面通过官方示例来说明它的工作原理。

主要模块介绍

1. Template

这个从网上一搜prompting learning，不可避免搜到template，这个是将下游训练数据通过template转换成符合预训练模型任务的训练数据，保持和预训练任务一致。

2. Verbalizer

这个应该怎么翻译呢，姑且称为同义词吧。。。它的作用是从预训练模型vocab中获取符合label的词，比如：

{
        "negative": ["bad"],
        "positive": ["good", "wonderful", "great"],
}

此处先不展开介绍，后续会介绍它的作用和比较坑的地方。

3. PLM

这个就没什么可解释的了，就是预训练模型。

流程

整体流程代码可见附录。

1. 推理

比如这个情感分类任务，经过Template转换后变成了如下：

1 2	Albert Einstein was one of the greatest intellects of his time. It was [MASK] The film was badly made. It was [MASK]

接着输入给bert模型，拿到mask位置的预测结果output，此时shape为(2, 28996)，表示batch_size为2,整个bert vocab size为28996。

那如何将这个预测结果对应到negative或positive呢，这里就引出来Verbalizer了。

将['bad', 'good', 'wonderful', 'great']转成tokenizer vocab的index，然后获取output所对应的index，比如下面伪代码：


def aggregate(label_words_logits: torch.Tensor, label_words_mask: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
    r"""Use weight to aggregate the logits of label words.

    Args:
        label_words_logits(:obj:`torch.Tensor`): The logits of the label words.

    Returns:
        :obj:`torch.Tensor`: The aggregated logits from the label words.
    """
    label_words_logits = (label_words_logits * label_words_mask).sum(-1) / label_words_mask.sum(-1)
    return label_words_logits

output = torch.rand(2, 28996)
# [tokenizer.vocab.get(i) for i in ['bad', 'good', 'wonderful', 'great']]
# [2213, 1363, 7310, 1632]
verbalizer = torch.tensor([[2213,    0,    0],
                    [1363, 7310, 1632]])
mask = torch.tensor([[1, 0, 0],
                    [1, 1, 1]])
logits = output[:, verbalizer]
# tensor([[[0.0508, 0.0000, 0.0000],
#          [0.1770, 0.9680, 0.0091]],
#         [[0.2045, 0.0000, 0.0000],
#          [0.9504, 0.2127, 0.1417]]])
print(aggreate(logits, mask))
#  negative， positive
# tensor([[0.0508, 0.3847],
#         [0.2045, 0.4349]])

样本	bad	good	wonderful	great
1	0.0508	0.1770	0.9680	0.0091
2	0.2045	0.9504	0.2127	0.1417

通过aggreate就拿到最终对应negative和postive的logit了。

2. 训练

1
2
3

print(aggreate(logits, mask))
# tensor([[0.0508, 0.3847],
#         [0.2045, 0.4349]])

拿到这个后，直接和label做交叉熵不就拿到loss啦～

3. Verbalizer缺点

可看到，['bad', 'good', 'wonderful', 'great']都是在bert vocab中存在的词，但是在中文里面是以字进行拆分的，那么不会存在不好，精彩，漂亮，优秀...这种词，即使是在WWM模型里面也不存在这些词，那么这个对中文构造这些verbalizer带来了不足。

而这种方式被称为硬解码，后续再说。

附录

1. 完整代码

# -*- coding: utf8 -*-
#
# step1:
import torch

from openprompt.data_utils import InputExample

classes = [  # There are two classes in Sentiment Analysis, one for negative and one for positive
    "negative",
    "positive"
]
dataset = [  # For simplicity, there's only two examples
    # text_a is the input text of the data, some other datasets may have multiple input sentences in one example.
    InputExample(
        guid=0,
        text_a="Albert Einstein was one of the greatest intellects of his time.",
    ),
    InputExample(
        guid=1,
        text_a="The film was badly made.",
    ),
]
# step 2
from openprompt.plms import load_plm

plm, tokenizer, model_config, WrapperClass = load_plm("bert", "bert-base-cased")
# step3
from openprompt.prompts import ManualTemplate

promptTemplate = ManualTemplate(
    text='{"placeholder":"text_a"} It was {"mask"}',
    tokenizer=tokenizer,
)
# step4
from openprompt.prompts import ManualVerbalizer

promptVerbalizer = ManualVerbalizer(
    classes=classes,
    label_words={
        "negative": ["bad"],
        "positive": ["good", "wonderful", "great"],
    },
    tokenizer=tokenizer,
)
# step 5
from openprompt import PromptForClassification

promptModel = PromptForClassification(
    template=promptTemplate,
    plm=plm,
    verbalizer=promptVerbalizer,
)
# step 6
from openprompt import PromptDataLoader

data_loader = PromptDataLoader(
    dataset=dataset,
    tokenizer=tokenizer,
    template=promptTemplate,
    tokenizer_wrapper_class=WrapperClass,
)
# step 7
# making zero-shot inference using pretrained MLM with prompt
promptModel.eval()
with torch.no_grad():
    for batch in data_loader:
        logits = promptModel(batch)
        preds = torch.argmax(logits, dim=-1)
        print(classes[preds])
# predictions would be 1, 0 for classes 'positive', 'negative'