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ü߆ NeuroBERT ― 現実世界の知能のための軽量NLPの頭脳 üåç

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は、google/bert-base-uncasedから派生した先進的な軽量NLPモデルで、リソース制約のあるデバイス上でのリアルタイム推論に最適化されています。量子化サイズは**~57MB**、パラメータ数は**~30M**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環境における現実世界のアプリケーション向けに強力な文脈理解を提供します。低遅延、オフライン動作、現実世界の知能を重視して設計されており、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
• サイズ: ~57MB (量子化)
• パラメータ数: ~30M
• アーキテクチャ: 先進的なBERT (8層、隠れ層サイズ256、4アテンションヘッド)
• 説明: 先進的な8層、256隠れ層
• ライセンス: MIT ― 商用・個人利用無料

主な特徴

• ‚ö° 軽量パワーハウス: ~57MBのフットプリントで制約のあるストレージデバイスにも適応しながら、先進的なNLP機能を提供。
• ü߆ 深い文脈理解: 8層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なしで完全に機能。
• ‚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+をサポートし、モデル重み用に~57MBのストレージがある環境を確認してください。

ダウンロード手順

1. Hugging Face経由:
   • boltuix/NeuroBERTでモデルにアクセス。
   • モデルファイル(~57MB)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
     

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")
     tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("boltuix/NeuroBERT")
     

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関連文の欠落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")

# 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"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
model.eval()

# üß™ 入力例
text = "Turn on 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 ラベルを定義
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})")

出力:

テキスト: Turn on the fan
予測意図: ON (信頼度: 0.7824)

注: 特定の分類タスクでモデルをファインチューニングすると精度が向上します。

評価

NeuroBERTは、10のIoT関連文を使用し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のトークンを予測し、期待される単語がトップ5予測に含まれてい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"
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 テストを実行
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 結果を表示
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 (仮想的)

• 文: She is a [MASK] at the local hospital.
  期待値: nurse
  トップ5: [nurse (0.45), doctor (0.25), surgeon (0.15), 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: [five (0.35), ten (0.30), three (0.15), fifteen (0.15), two (0.05)]
  結果: ‚úÖ 合格
• 総合格数: ~9/10 (ファインチューニングによる)。

NeuroBERTはIoTコンテキスト(例: "sensors," "off," "open")で優れ、より深い8層アーキテクチャにより"five"のような難しい用語でも強力な性能を示します。ファインチューニングでさらに精度向上可能です。

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はエッジとIoTシナリオにおける現実世界の知能向けに設計され、リソース制約のあるデバイス上で先進的なNLPを提供します。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"(「オン」と予測)や"The fan will turn [MASK]"(「オフ」と予測)などの微妙なコマンドを解析。
• IoTセンサー: "The drone collects data using onboard [MASK]"(「sensors」と予測)などの複雑なセンサーコンテキストを解釈。
• 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: 高精度なローカルコマンド解析、例: "Please [MASK] the door"(「shut」と予測)。
• 玩具ロボット: インタラクティブ玩具向けの高度なコマンド理解。
• フィットネストラッカー: 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: クラウド依存なしに運転者安全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、マイクロコントローラ(例: Raspberry Pi, ESP32-S3)
• ストレージ: モデル重み用に~57MB (量子化でフットプリント削減)
• メモリ: 推論用に~120MB 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、リソース制約のあるデバイスに適しています。

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、センサー関連コンテキストに焦点を当てたキュレーションデータ(chatgpt-datasetsから取得)。意図検出、コマンド解析、デバイス制御などのタスクで性能向上。

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

カスタムIoTタスク(例: 特定のスマートホームコマンド)向けにNeuroBERTを適応させるには:

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など)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"  # NeuroBERT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向けにエポック増加
       per_device_train_batch_size=2,
       logging_dir="./iot_neurobert_logs",
       logging_steps=10,
       save_steps=100,
       evaluation_strategy="no",
       learning_rate=2e-5,  # NeuroBERT向けに調整
   )
   
   # 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にエクスポートしてエッジデバイスに展開。

他のモデルとの比較

NeuroBERTは、現実世界のNLPタスクで優れた性能を提供しながら、エッジデバイスに十分な軽量さを維持し、より小さいNeuroBERTバリアントを上回り、DistilBERTなどの大きなモデルと効率性で競合します。

タグ

#NeuroBERT #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
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#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アプリケーション向けに量子化
• 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:

• Hugging Faceモデルページを訪問
• リポジトリでイシューをオープン
• 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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