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ü߆ NeuroBERT-Tiny ― エッジ＆IoT向け軽量BERT üöÄ

目次

• üìñ 概要
• ‚ú® 主な特徴
• ‚öôÔ∏è インストール方法
• üì• ダウンロード手順
• üöÄ クイックスタート: マスク言語モデリング
• ü߆ クイックスタート: テキスト分類
• üìä 評価
• üí° ユースケース
• üñ•Ô∏è ハードウェア要件
• üìö 学習データ
• üîß ファインチューニングガイド
• ‚öñÔ∏è 他のモデルとの比較
• üè∑Ô∏è タグ
• üìÑ ライセンス
• üôè クレジット
• üí¨ サポート＆コミュニティ

概要

NeuroBERT-Tinyは、google/bert-base-uncasedから派生した超軽量NLPモデルで、エッジデバイスやIoTデバイス向けにリアルタイム推論を最適化しています。量子化後のサイズは約15MB、パラメータ数は約400万で、モバイルアプリ、ウェアラブルデバイス、マイクロコントローラ、スマートホームデバイスなどのリソース制約環境において効率的な文脈理解を提供します。低遅延とオフライン動作を重視して設計されており、接続性が限られるプライバシー重視のアプリケーションに最適です。

• モデル名: NeuroBERT-Tiny
• サイズ: 約15MB（量子化後）
• パラメータ数: 約400万
• アーキテクチャ: 軽量BERT（2層、隠れ層サイズ128、アテンションヘッド2個）
• ライセンス: MIT ― 商用・個人利用無料

主な特徴

• ‚ö° 超軽量: 約15MBのフットプリントで最小限のストレージデバイスにも適合
• ü߆ 文脈理解: 小規模ながらも意味的関係を捕捉
• üì∂ オフライン機能: インターネット接続不要で完全動作
• ‚öôÔ∏è リアルタイム推論: CPU、モバイルNPU、マイクロコントローラ向けに最適化
• üåç 多様な用途: マスク言語モデリング（MLM）、意図検出、テキスト分類、固有表現認識（NER）をサポート

インストール方法

必要な依存関係をインストール:

pip install transformers torch

Python 3.6以上が動作し、モデル重み用に約15MBのストレージがある環境を確保してください。

ダウンロード手順

1. Hugging Face経由:
   • boltuix/NeuroBERT-Tinyでモデルにアクセス
   • モデルファイル（約15MB）をダウンロードまたはリポジトリをクローン:

     git clone https://huggingface.co/boltuix/NeuroBERT-Tiny
     

2. Transformersライブラリ経由:
   • Pythonで直接モデルをロード:

     from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer
     model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("boltuix/NeuroBERT-Tiny")
     tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("boltuix/NeuroBERT-Tiny")
     

3. 手動ダウンロード:
   • Hugging Faceモデルハブから量子化モデル重みをダウンロード
   • 解凍してエッジ/IoTアプリケーションに統合

クイックスタート: マスク言語モデリング

IoT関連文における欠損単語をマスク言語モデリングで予測:

from transformers import pipeline

# パワーを解放
mlm_pipeline = pipeline("fill-mask", model="boltuix/NeuroBERT-Mini")

# 魔法をテスト
result = mlm_pipeline("Please [MASK] the door before leaving.")
print(result[0]["sequence"])  # 出力: "Please open the door before leaving."

クイックスタート: テキスト分類

IoTコマンドの意図検出やテキスト分類を実行:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

# ü߆ トークナイザーと分類モデルをロード
model_name = "boltuix/NeuroBERT-Tiny"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
model.eval()

# üß™ 入力例
text = "Turn off the fan"

# ‚úÇÔ∏è 入力をトークン化
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# üîç 予測を取得
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    probs = torch.softmax(outputs.logits, dim=1)
    pred = torch.argmax(probs, dim=1).item()

# üè∑Ô∏è ラベル定義
labels = ["OFF", "ON"]

# ‚úÖ 結果を表示
print(f"テキスト: {text}")
print(f"予測意図: {labels[pred]} (信頼度: {probs[0][pred]:.4f})")

テキスト: Turn off the FAN
予測意図: OFF (信頼度: 0.5328)

注: 特定の分類タスクで精度向上させるにはモデルをファインチューニングしてください。

評価

NeuroBERT-Tinyは、IoT関連10文を用いたマスク言語モデリングタスクで評価されました。モデルは各マスク単語に対してトップ5トークンを予測し、期待単語がトップ5予測に含まれればテスト合格とします。

テスト文

評価コード

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
import torch

# ü߆ モデルとトークナイザーをロード
model_name = "boltuix/NeuroBERT-Tiny"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(model_name)
model.eval()

# üß™ テストデータ
tests = [
    ("She is a [MASK] at the local hospital.", "nurse"),
    ("Please [MASK] the door before leaving.", "shut"),
    ("The drone collects data using onboard [MASK].", "sensors"),
    ("The fan will turn [MASK] when the room is empty.", "off"),
    ("Turn [MASK] the coffee machine at 7 AM.", "on"),
    ("The hallway light switches on during the [MASK].", "night"),
    ("The air purifier turns on due to poor [MASK] quality.", "air"),
    ("The AC will not run if the door is [MASK].", "open"),
    ("Turn off the lights after [MASK] minutes.", "five"),
    ("The music pauses when someone [MASK] the room.", "enters")
]

results = []

# üîÅ テスト実行
for text, answer in tests:
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
    mask_pos = (inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id).nonzero(as_tuple=True)[1]
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits[0, mask_pos, :]
    topk = logits.topk(5, dim=1)
    top_ids = topk.indices[0]
    top_scores = torch.softmax(topk.values, dim=1)[0]
    guesses = [(tokenizer.decode([i]).strip().lower(), float(score)) for i, score in zip(top_ids, top_scores)]
    results.append({
        "sentence": text,
        "expected": answer,
        "predictions": guesses,
        "pass": answer.lower() in [g[0] for g in guesses]
    })

# üñ®Ô∏è 結果表示
for r in results:
    status = "‚úÖ 合格" if r["pass"] else "‚ùå 不合格"
    print(f"\nüîç {r['sentence']}")
    print(f"üéØ 期待値: {r['expected']}")
    print("üîù トップ5予測 (単語 : 信頼度):")
    for word, score in r['predictions']:
        print(f"   - {word:12} | {score:.4f}")
    print(status)

# üìä サマリー
pass_count = sum(r["pass"] for r in results)
print(f"\nüéØ 総合格数: {pass_count}/{len(tests)}")

サンプル結果（仮想）

• 文: She is a [MASK] at the local hospital.
  期待値: nurse
  トップ5: [doctor (0.35), nurse (0.30), surgeon (0.20), technician (0.10), assistant (0.05)]
  結果: ‚úÖ 合格
• 文: Turn off the lights after [MASK] minutes.
  期待値: five
  トップ5: [ten (0.40), two (0.25), three (0.20), fifteen (0.10), twenty (0.05)]
  結果: ‚ùå 不合格
• 総合格数: 約8/10（ファインチューニングに依存）

このモデルはIoT文脈（例：「sensors」「off」「open」）で優れていますが、「five」などの数値表現にはファインチューニングが必要かもしれません。

評価指標

注: 指標はハードウェア（例：Raspberry Pi 4、Androidデバイス）やファインチューニングにより変動します。正確な結果はターゲットデバイスでテストしてください。

ユースケース

NeuroBERT-Tinyは、計算リソースと接続性が限られるエッジ/IoTシナリオ向けに設計されています。主な用途:

• スマートホームデバイス: 「Turn [MASK] the coffee machine」（「on」と予測）や「The fan will turn [MASK]」（「off」と予測）などのコマンド解析
• IoTセンサー: 「The drone collects data using onboard [MASK]」（「sensors」と予測）などのセンサー文脈解釈
• ウェアラブル: 「The music pauses when someone [MASK] the room」（「enters」と予測）などのリアルタイム意図検出
• モバイルアプリ: オフラインチャットボットや意味検索、例：「She is a [MASK] at the hospital」（「nurse」と予測）
• 音声アシスタント: 「Please [MASK] the door」（「shut」と予測）などのローカルコマンド解析
• 玩具ロボット: インタラクティブ玩具向け軽量コマンド理解
• フィットネストラッカー: 感情分析などのローカルテキストフィードバック処理
• 車載アシスタント: クラウドAPI不要のオフラインコマンド曖昧性解消

ハードウェア要件

• プロセッサ: CPU、モバイルNPU、マイクロコントローラ（例：ESP32、Raspberry Pi）
• ストレージ: モデル重み用に約15MB（量子化でフットプリント削減）
• メモリ: 推論用に約50MB RAM
• 環境: オフラインまたは低接続性設定

量子化によりメモリ使用量を最小化し、マイクロコントローラに最適です。

学習データ

• カスタムIoTデータセット: IoT用語、スマートホームコマンド、センサー関連文脈に焦点を当てたキュレーションデータ（chatgpt-datasetsから収集）。コマンド解析やデバイス制御などのタスク性能を向上させます。

ドメイン固有データでのファインチューニングが最適結果のために推奨されます。

ファインチューニングガイド

NeuroBERT-TinyをカスタムIoTタスク（例：特定スマートホームコマンド）に適応させるには:

1. データセット準備: ラベル付きデータ（例：意図付きコマンドやマスク文）を収集
2. Hugging Faceでファインチューニング:

    #!pip uninstall -y transformers torch datasets
    #!pip install transformers==4.44.2 torch==2.4.1 datasets==3.0.1
   
    import torch
    from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
    from datasets import Dataset
    import pandas as pd
   
    # 1. サンプルIoTデータセットを準備
    data = {
        "text": [
            "Turn on the fan",
            "Switch off the light",
            "Invalid command",
            "Activate the air conditioner",
            "Turn off the heater",
            "Gibberish input"
        ],
        "label": [1, 1, 0, 1, 1, 0]  # 1: 有効IoTコマンド, 0: 無効
    }
    df = pd.DataFrame(data)
    dataset = Dataset.from_pandas(df)
   
    # 2. トークナイザーとモデルをロード
    model_name = "boltuix/NeuroBERT-Tiny"  # NeuroBERT-Tinyを使用
    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2)
   
    # 3. データセットをトークン化
    def tokenize_function(examples):
        return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True, max_length=64)  # IoTコマンド用に短いmax_length
   
    tokenized_dataset = dataset.map(tokenize_function, batched=True)
   
    # 4. PyTorch用にフォーマット設定
    tokenized_dataset.set_format("torch", columns=["input_ids", "attention_mask", "label"])
   
    # 5. トレーニング引数を定義
    training_args = TrainingArguments(
        output_dir="./iot_neurobert_results",
        num_train_epochs=5,  # 小規模データセット用にエポック増加
        per_device_train_batch_size=2,
        logging_dir="./iot_neurobert_logs",
        logging_steps=10,
        save_steps=100,
        evaluation_strategy="no",
        learning_rate=3e-5,  # NeuroBERT-Tiny用に調整
    )
   
    # 6. Trainerを初期化
    trainer = Trainer(
        model=model,
        args=training_args,
        train_dataset=tokenized_dataset,
    )
   
    # 7. モデルをファインチューニング
    trainer.train()
   
    # 8. ファインチューニング済みモデルを保存
    model.save_pretrained("./fine_tuned_neurobert_iot")
    tokenizer.save_pretrained("./fine_tuned_neurobert_iot")
   
    # 9. 推論例
    text = "Turn on the light"
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=64)
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
        logits = outputs.logits
        predicted_class = torch.argmax(logits, dim=1).item()
    print(f"'{text}'の予測クラス: {'有効IoTコマンド' if predicted_class == 1 else '無効コマンド'}")
   

3. デプロイ: ファインチューニング済みモデルをONNXまたはTensorFlow Lite形式でエッジデバイスにエクスポート

他のモデルとの比較

NeuroBERT-TinyのIoT最適化トレーニングと量子化により、DistilBERTなどの大規模モデルよりマイクロコントローラに適しています。

タグ

#NeuroBERT-Tiny #エッジNLP #軽量モデル #オンデバイスAI #オフラインNLP
#モバイルAI #意図認識 #テキスト分類 #NER #トランスフォーマー
#小型トランスフォーマー #組み込みNLP #スマートデバイスAI #低遅延モデル
#IoT向けAI #効率的BERT #NLP2025 #文脈認識 #エッジML
#スマートホームAI #文脈理解 #音声AI #エコAI

ライセンス

MITライセンス: 個人・商用利用無料。詳細はLICENSEを参照。

クレジット

• ベースモデル: google-bert/bert-base-uncased
• 最適化: boltuix、エッジAI向けに量子化
• ライブラリ: Hugging Face transformersチーム（モデルホスティングとツール提供）

サポート＆コミュニティ

問題・質問・貢献については:

• Hugging Faceモデルページを訪問
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• Hugging Faceのディスカッションに参加またはプルリクエストで貢献
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