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ü߆ NeuroBERT-Pro ― 最先端インテリジェンスのための軽量NLPの頂点 ‚ö°

目次

• üìñ 概要
• ‚ú® 主な特徴
• ‚öôÔ∏è インストール
• 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 トレーニングデータ
• 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-Proは、google/bert-base-uncasedから派生したフラッグシップ軽量NLPモデルで、リソース制約のあるデバイス上で最大精度とリアルタイム推論を実現するために設計されています。量子化サイズ**~150MB**、~50Mパラメータで、モバイルアプリ、ウェアラブル、エッジサーバー、スマートホームデバイスなどの高度なアプリケーションにおいて比類のない文脈理解を提供します。低遅延、オフライン動作、最先端インテリジェンスを特徴とし、接続性が限られた環境でも堅牢な意図検出、分類、意味理解を必要とす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-Pro
• サイズ: ~150MB (量子化)
• パラメータ: ~50M
• アーキテクチャ: フラッグシップBERT (8層、隠れサイズ512、8アテンションヘッド)
• 説明: フラッグシップ8層512隠れモデル
• ライセンス: MIT ― 商用・個人利用無料

主な特徴

• ‚ö° フラッグシップ性能: ~150MBのフットプリントで制約デバイス上でBERT-baseに近い精度を実現。
• ü߆ 優れた文脈理解: 8層512隠れアーキテクチャで複雑な意味関係を捕捉。
• 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、エッジサーバー向けに最適化。
• üåç 多様なアプリケーション: 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)に優れる。

インストール

必要な依存関係をインストール:

pip install transformers torch

Python 3.6+環境とモデル重み用に~150MBのストレージが必要です。

ダウンロード手順

1. Hugging Face経由:
   • boltuix/NeuroBERT-Proでモデルにアクセス。
   • モデルファイル(~150MB)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-Pro
     

2. Transformersライブラリ経由:
   • Pythonで直接ロード:

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

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。
   • 解凍後、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関連文の欠損単語を予測:

from transformers import pipeline

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

# 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-Pro"
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 入力トークン化
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# üîç 予測取得
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 結果表示
print(f"テキスト: {text}")
print(f"予測意図: {labels[pred]} (信頼度: {probs[0][pred]:.4f})")

出力:

テキスト: Turn off the fan
予測意図: OFF (信頼度: 0.8921)

注: 特定分類タスク向けにファインチューニングで精度向上可能。

評価

NeuroBERT-ProはIoT関連10文でマスク言語モデリングタスクを評価。期待単語がトップ5予測に含まれればテスト合格。フラッグシップアーキテクチャでほぼ完璧な性能。

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-Pro"
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: {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: {pass_count}/{len(tests)}")

サンプル結果(仮想)

• 文: She is a [MASK] at the local hospital.
  期待: nurse
  トップ5: [nurse (0.50), doctor (0.20), surgeon (0.15), technician (0.10), assistant (0.05)]
  結果: ‚úÖ 合格
• 文: Turn off the lights after [MASK] minutes.
  期待: five
  トップ5: [five (0.45), ten (0.25), three (0.15), fifteen (0.10), two (0.05)]
  結果: ‚úÖ 合格
• 総合格: ~10/10 (ファインチューニング依存)。

NeuroBERT-ProはIoT文脈(例: "sensors", "off", "open")でほぼ完璧な性能を発揮し、フラッグシップ8層512隠れアーキテクチャにより"five"などの難易度の高い単語も正確に予測。ファインチューニングでBERT-baseレベルに近づけ可能。

評価指標

注: 指標はハードウェア(Raspberry Pi 4、Androidデバイス等)やファインチューニングで変動。正確な結果はターゲットデバイスでテスト要。

ユースケース

NeuroBERT-ProはエッジとIoTシナリオ向けに設計され、リソース制約デバイス上で比類のないNLP精度を提供。主なアプリケーション:

• スマートホームデバイス: "Turn [MASK] the coffee machine"(「on」予測)や"The fan will turn [MASK]"(「off」予測)など高度なニュアンスを含むコマンド解析。
• IoTセンサー: "The drone collects data using onboard [MASK]"(「sensors」予測)など複雑なセンサー文脈解釈。
• ウェアラブル: "The music pauses when someone [MASK] the room"(「enters」予測)など高精度リアルタイム意図検出。
• モバイルアプリ: "She is a [MASK] at the hospital"(「nurse」予測)などオフラインChatbotや意味検索でBERT-baseに近い精度。
• 音声アシスタント: "Please [MASK] the door"(「shut」予測)などローカルコマンド解析で優れた精度。
• 玩具ロボティクス: 次世代インタラクティブ玩具向け高度なコマンド理解。
• フィットネストラッカー: 高度な感情分析やパーソナライズされたワークアウトコマンド認識など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: クラウド依存せず安全性と信頼性を向上させる車内システム向け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、エッジサーバー(Raspberry Pi 4、NVIDIA Jetson Nano等)
• ストレージ: モデル重み用~150MB(量子化でフットプリント削減)
• メモリ: 推論用~200MB RAM
• 環境: オフラインまたは低接続性設定

量子化でメモリ使用効率化し、高度なエッジデバイスに適応。

トレーニングデータ

• 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データ(chatgpt-datasetsから収集)。意図検出、コマンド解析、デバイス制御などのタスク性能向上。

ドメイン固有データでのファインチューニング推奨。

ファインチューニングガイド

NeuroBERT-ProをカスタムIoTタスク(特定スマートホームコマンド等)向けに適応:

1. データセット準備: ラベル付きデータ(意図付きコマンドやマスク文等)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-Pro"  # NeuroBERT-Pro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コマンド向け短いmax_length
   
   tokenized_dataset = dataset.map(tokenize_function, batched=True)
   
   # 4. PyTorch用フォーマット設定
   tokenized_dataset.set_format("torch", columns=["input_ids", "attention_mask", "label"])
   
   # 5. トレーニング引数定義
   training_args = TrainingArguments(
       output_dir="./iot_neurobert_results",
       num_train_epochs=5,  # 小規模データセット向けエポック増
       per_device_train_batch_size=2,
       logging_dir="./iot_neurobert_logs",
       logging_steps=10,
       save_steps=100,
       evaluation_strategy="no",
       learning_rate=1e-5,  # NeuroBERT-Pro向け調整
   )
   
   # 6. Trainer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-Proはリソースフットプリントの一部でBERT-baseに近い精度を実現し、他のNeuroBERTバリアントを凌駕し、DistilBERTなどと比べてエッジアプリケーション向けに優れた効率性を提供。

タグ

#NeuroBERT-Pro #エッジNLP #フラッグシップモデル #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
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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:

• Hugging Faceモデルページを訪問
• リポジトリでissueをオープン
• Hugging Faceで議論に参加またはプルリクエストで貢献
• Transformersドキュメントでガイダンスを確認

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