Bert Base Uncased Squadv1 X2.44 F87.7 D26 Hybrid Filled V1

🚀 BERT-base uncased model fine-tuned on SQuAD v1

このモデルは、質問応答タスクに特化し、SQuAD v1データセットでファインチューニングされたBERT-base uncasedモデルです。モデルの重みを最適化することで、高速化と精度のバランスを実現しています。

✨ 主な機能

• 重み削減：線形層の重みが元の26.0%に削減され、全体で元の42.0%の重みを保持しています。
• 高速化：評価時に元のモデルの2.44倍の速度で実行可能です。
• 精度維持：F1スコアが87.71で、元のモデルの88.5に対してわずか0.79の低下に抑えています。

📦 インストール

nn_pruningライブラリをインストールします。このライブラリには、線形層を最適化するスクリプトが含まれています。

pip install nn_pruning

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import pipeline
from nn_pruning.inference_model_patcher import optimize_model

qa_pipeline = pipeline(
    "question-answering",
    model="madlag/bert-base-uncased-squadv1-x2.44-f87.7-d26-hybrid-filled-v1",
    tokenizer="madlag/bert-base-uncased-squadv1-x2.44-f87.7-d26-hybrid-filled-v1"
)

print("/home/lagunas/devel/hf/nn_pruning/nn_pruning/analysis/tmp_finetune parameters: 189.0M")
print(f"Parameters count (includes only head pruning, not feed forward pruning)={int(qa_pipeline.model.num_parameters() / 1E6)}M")
qa_pipeline.model = optimize_model(qa_pipeline.model, "dense")

print(f"Parameters count after complete optimization={int(qa_pipeline.model.num_parameters() / 1E6)}M")
predictions = qa_pipeline({
    'context': "Frédéric François Chopin, born Fryderyk Franciszek Chopin (1 March 1810 – 17 October 1849), was a Polish composer and virtuoso pianist of the Romantic era who wrote primarily for solo piano.",
    'question': "Who is Frederic Chopin?",
})
print("Predictions", predictions)

📚 ドキュメント

Fine-Pruningの詳細

このモデルは、HuggingFaceのモデルチェックポイントをSQuAD1.1でファインチューニングし、csarron/bert-base-uncased-squad-v1モデルから知識蒸留を行って作成されました。このモデルは大文字小文字を区別せず、"english"と"English"を同じとみなします。

ブロックプルーニングの副作用として、一部のアテンションヘッドが完全に削除されています。合計144個のヘッドのうち80個（55.6%）が削除されています。

SQuAD1.1データセットの詳細

ファインチューニングの詳細

• Pythonバージョン：3.8.5
• マシンスペック：

CPU: Intel(R) Core(TM) i7-6700K CPU
Memory: 64 GiB
GPUs: 1 GeForce GTX 3090, with 24GiB memory
GPU driver: 455.23.05, CUDA: 11.1

結果

Pytorchモデルファイルサイズ：355MB（元のBERT: 420MB）

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で提供されています。