HuggingFaceのtransformersで言語モデルを作成する方法

以下の手順に従って、HuggingFaceのtransformersを使用して言語モデルを作成することができます。

1. データセットの準備

言語モデルを作成するためには、大量のテキストデータが必要です。データセットを収集し、前処理を行ってください。

2. プレトレーニング

プレトレーニングを行うために、以下のコードを実行します。

from transformers import RobertaConfig, RobertaForMaskedLM, RobertaTokenizerFast
config = RobertaConfig(
    vocab_size=52000,
    max_position_embeddings=514,
    num_attention_heads=12,
    num_hidden_layers=6,
    type_vocab_size=1,
)
tokenizer = RobertaTokenizerFast.from_pretrained('roberta-base', max_len=512)
model = RobertaForMaskedLM(config=config)

3. データのトークナイズ

データをトークナイズするために、以下のコードを実行します。

from transformers import LineByLineTextDataset

dataset = LineByLineTextDataset(
    tokenizer=tokenizer,
    file_path="data.txt",
    block_size=128,
)

4. トレーニング

トレーニングを行うために、以下のコードを実行します。

from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    num_train_epochs=1,
    per_device_train_batch_size=32,
    per_device_eval_batch_size=64,
    warmup_steps=500,
    weight_decay=0.01,
    logging_dir='./logs',
    logging_steps=10,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=dataset,
)

trainer.train()

5. モデルの保存

トレーニングが終了したら、モデルを保存します。

model.save_pretrained("./model")
tokenizer.save_pretrained("./model")

以上の手順に従うことで、HuggingFaceのtransformersを使用して言語モデルを作成することができます。