Llama 模型可以用於 Text Embedding，微調它來適用於不同的任務是一個常見的 approach。
下面是一個基本示例Python腳本，可以使用 pytorch 和 transformers 庫來微調一個已經預訓練的中文語義嵌入模型（比如BERT或ALBERT），將其應用於特定的 Text Embedding 任務中：
import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from transformers import BertTokenizerFast, AutoConfig
# 設置參數和超參數
epochs = 5
batch_size = 64
device = ‘gpu’ if torch.cuda.is_available() else ‘cpu’
# 加載預訓練模型，並設置微調超參數
tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained(“huawei-noah-aliexpress/bert-base-chinese”)
config = AutoConfig.from_pretrained(“huawei-noah-aliexpress/bert-base-chinese”)
model = BertModel(config)
optimizer = Adam(model.parameters(), lr=1e-5)
# 創建自定義 Dataset 類，用來加載、預處理訓練文本數據
class TextData(Dataset):
def __init__(self, data_path, tokenizer, max_length):
self.data_path = data_path
self.tokenizer = tokenizer
self.max_length = max_length
def process(self):
# 加載訓練文本、標籤數據，並使用tokenizer將其轉換為tokenids和attention_mask形式。
data = pd.read_csv(self.data_path)
tokens = self.tokenizer(data[‘text’], return_tensors=’pt’, padding=True,
truncation=True,max_length=self.max_length)
return tokens
data_set = TextData(“your_data.csv”, tokenizer, max_length=128)
train_loader = DataLoader(dataset=data_set,batch_size=batch_size,collate_fn=lambda batch:[sample tensors])
# 定義training loop
for epoch in range(epochs):
model.train()
total_loss = 0
count = 0
for batch in train_loader:
input_ids = batch[‘input_ids’].to(device)
attention_mask = batch[‘attention_mask’].to(device)
optimizer.zero_grad()
outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask)
loss = outputs.loss
total_loss += loss.cpu().item()
count += len(loss)
loss.backward()
optimizer.step()
train_accuracy = torch.sum(torch.round(torch.sigmoid(outputs)).cpu())/outputs.shape[0]
print(f’Epoch {epoch}, Training Loss: {total_loss/count:.4f}’)
model.eval()
# 使用微調模型進行文本嵌入計算
def get_embedding(text):
tokens_id = tokenizer.encode(text,max_length=max_length,truncation=True,padding=’max_length’)
tokens = torch.tensor([tokens_id]).to(device)
embeddings = model(tokens)[0].cpu().detach().numpy()
return embeddings
你可以根據實際需求進行相應的修改和添加。請注意，該腳本僅提供一個基本示例，您可能需要在運行前調整超參數、數據加載等細節，以確保其能夠滿足您的特定要求。
同時，微調模型對於文本嵌入任務來說是有效的方法，但您也可以嘗試其他方法和技術來解決這一問題，例如使用預訓練模型的輸出作為文本向量表示直接輸入到下游模型。最終選擇哪種方法取決於您的具體應用場景及需求。