モデル概要
モデル特徴
モデル能力
使用事例
license: mit datasets:
- custom-dataset language:
- en new_version: v1.3 base_model:
- google-bert/bert-base-uncased pipeline_tag: text-classification tags:
- BERT
- NeuroBERT
- transformer
- pre-training
- nlp
- tiny-bert
- edge-ai
- transformers
- low-resource
- micro-nlp
- quantized
- iot
- wearable-ai
- offline-assistant
- intent-detection
- real-time
- smart-home
- embedded-systems
- command-classification
- toy-robotics
- voice-ai
- eco-ai
- english
- lightweight
- mobile-nlp
- ner metrics:
- accuracy
- f1
- inference
- recall library_name: transformers
ü߆ NeuroBERT-Mini ‚Äî エッジAI、IoT、オンデバイスNLPのための高速BERT üöÄ
‚ö° 低遅延・軽量NLPタスク向けに構築 ― スマートアシスタント、マイクロコントローラ、組み込みアプリに最適!
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 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-Mini
は、google/bert-base-uncasedから派生した軽量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。量子化サイズ**~35MB**、パラメータ数**~10Mで、モバイルアプリ、ウェアラブル、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**を考慮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-Mini
- サイズ: ~35MB (量子化済み)
- パラメータ数: ~7M
- アーキテクチャ: 軽量BERT (2層、隠れ層サイズ256、4アテンションヘッド)
- 説明: 軽量2層、256隠れ層
- ライセンス: MIT ― 商用・個人利用無料
主な特徴
- ‚ö° 軽量: ~35MBのフットプリントでストレージ制約のあるデバイスにも対応
- ü߆ 文脈理解: コンパクトなアーキテクチャで意味的関係を捕捉
- 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
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~35MBのストレージが必要です。
ダウンロード手順
- Hugging Face経由:
- boltuix/NeuroBERT-Miniでモデルにアクセス
- モデルファイル(~35MB)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-Mini
- 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-Mini") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("boltuix/NeuroBERT-Mini")
- Pythonで直接ロード:
- 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
# パイプライン作成
mlm_pipeline = pipeline("fill-mask", model="boltuix/NeuroBERT-Mini")
# テスト実行
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-Mini"
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: 0.5328)
注: 特定の分類タスクで精度向上させるにはモデルのファインチューニングが必要です。
評価
NeuroBERT-Mini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上位5トークンを予測し、期待単語が上位5予測に含まれればテスト合格とします。
テスト文
文 | 期待単語 |
---|---|
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 |
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-Mini"
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"\nüîç {r['sentence']}")
print(f"üéØ 期待値: {r['expected']}")
print("üîù 上位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"\nüéØ 総合格数: {pass_count}/{len(tests)}")
サンプル結果(仮想的)
- 文: She is a [MASK] at the local hospital.
期待値: nurse
上位5予測: [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
上位5予測: [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: ~8/10 (ファインチューニングに依存)
モデルはIoT文脈(例:「sensors」「off」「open」)で良好な性能を示しますが、「five」などの数値用語にはファインチューニングが必要な場合があります。
評価指標
指標 | 値(概算) |
---|---|
‚úÖ 精度 | BERT-baseの~92-97% |
üéØ F1スコア | MLM/NERタスクでバランス良好 |
‚ö° 遅延 | Raspberry Piで<40ms |
üìè 再現率 | 軽量モデルとして競争力あり |
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により異なります。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-Miniは、計算リソースと接続性が制限されたエッジおよび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
- 玩具ロボティクス: 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(ESP32、Raspberry Pi等)
- ストレージ: モデル重み用に~35MB(量子化によりフットプリント削減)
- メモリ: 推論用に~80MB 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効率が向上し、マイクロコントローラにも適しています。
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。
ドメイン固有データでのファインチューニングが最適な結果をもたらします。
ファインチューニングガイド
NeuroBERT-MiniをカスタムIoTタスク(特定のスマートホームコマンドなど)に適応させる手順:
- 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など)を収集
- 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-Mini" # NeuroBERT-Mini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数増加 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-Mini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'}")
- 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
モデル | パラメータ数 | サイズ | エッジ/IoT焦点 | 対応タスク |
---|---|---|---|---|
NeuroBERT-Mini | ~10M | ~35MB | 高 | MLM, NER, 分類 |
NeuroBERT-Tiny | ~5M | ~15MB | 高 | MLM, NER, 分類 |
DistilBERT | ~66M | ~200MB | 中 | MLM, NER, 分類 |
TinyBERT | ~14M | ~50MB | 中 | MLM, 分類 |
NeuroBERT-Miniは、NeuroBERT-Tinyのターゲットデバイスよりややリソースが多いエッジデバイス向けに、サイズと性能のバランスを提供します。
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#音声AI
#エコAI
ライセンス
MITライセンス: 商用・個人利用無料。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
- リポジトリでissueをオープン
- 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
- Transformersドキュメントでガイダンスを確認
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