Neurobert Pro

🚀 NeuroBERT-Pro — 輕量級自然語言處理的巔峰之作，開啟前沿智能新時代

NeuroBERT-Pro 是一款基於 google-bert/bert-base-uncased 優化而來的輕量級自然語言處理模型，專為資源受限設備打造，在實時推理和準確性方面表現卓越。它適用於多種自然語言處理任務，如掩碼語言建模、意圖檢測、文本分類和命名實體識別等，尤其適合對隱私要求較高、網絡連接有限的應用場景。

🚀 快速開始

安裝依賴

pip install transformers torch

確保你的環境支持 Python 3.6 及以上版本，並預留約 150MB 的存儲空間用於存儲模型權重。

下載模型

通過 Hugging Face 下載

訪問模型頁面 boltuix/NeuroBERT-Pro，下載模型文件（約 150MB）或克隆倉庫：

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

通過 Transformers 庫加載

在 Python 中直接加載模型：

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

手動下載

從 Hugging Face 模型中心下載量化後的模型權重，解壓並集成到你的邊緣或物聯網應用中。

掩碼語言建模示例

from transformers import pipeline

# 加載模型
mlm_pipeline = pipeline("fill-mask", model="boltuix/NeuroBERT-Pro")

# 測試示例
result = mlm_pipeline("Please [MASK] the door before leaving.")
print(result[0]["sequence"])  # 輸出: "Please open the door before leaving."

文本分類示例

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

# 加載分詞器和分類模型
model_name = "boltuix/NeuroBERT-Pro"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
model.eval()

# 示例輸入
text = "Turn off the fan"

# 分詞
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# 預測
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    probs = torch.softmax(outputs.logits, dim=1)
    pred = torch.argmax(probs, dim=1).item()

# 定義標籤
labels = ["OFF", "ON"]

# 輸出結果
print(f"Text: {text}")
print(f"Predicted intent: {labels[pred]} (Confidence: {probs[0][pred]:.4f})")

輸出：

Text: Turn off the fan
Predicted intent: OFF (Confidence: 0.8921)

注意：針對特定的分類任務對模型進行微調可以進一步提高準確性。

✨ 主要特性

• 旗艦級性能：僅 150MB 左右的模型大小，在資源受限設備上實現接近 BERT-base 的準確率。
• 卓越的上下文理解能力：採用 8 層、隱藏層大小為 512 的架構，能夠捕捉複雜的語義關係。
• 離線使用：無需網絡連接即可正常工作。
• 實時推理：針對 CPU、移動 NPU 和邊緣服務器進行優化，實現快速推理。
• 應用廣泛：在掩碼語言建模（MLM）、意圖檢測、文本分類和命名實體識別（NER）等任務中表現出色。

📦 安裝指南

安裝所需的依賴庫：

pip install transformers torch

確保你的環境滿足以下要求：

• Python 3.6 及以上版本
• 約 150MB 的存儲空間用於存儲模型權重

💻 使用示例

基礎用法

掩碼語言建模

from transformers import pipeline

# 加載模型
mlm_pipeline = pipeline("fill-mask", model="boltuix/NeuroBERT-Pro")

# 測試示例
result = mlm_pipeline("Please [MASK] the door before leaving.")
print(result[0]["sequence"])  # 輸出: "Please open the door before leaving."

文本分類

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

# 加載分詞器和分類模型
model_name = "boltuix/NeuroBERT-Pro"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
model.eval()

# 示例輸入
text = "Turn off the fan"

# 分詞
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# 預測
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    probs = torch.softmax(outputs.logits, dim=1)
    pred = torch.argmax(probs, dim=1).item()

# 定義標籤
labels = ["OFF", "ON"]

# 輸出結果
print(f"Text: {text}")
print(f"Predicted intent: {labels[pred]} (Confidence: {probs[0][pred]:.4f})")

高級用法

模型微調

#!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. 準備示例物聯網數據集
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 表示有效物聯網命令，0 表示無效
}
df = pd.DataFrame(data)
dataset = Dataset.from_pandas(df)

# 2. 加載分詞器和模型
model_name = "boltuix/NeuroBERT-Pro"  # 使用 NeuroBERT-Pro
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2)

# 3. 分詞
def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True, max_length=64)  # 針對物聯網命令設置較短的最大長度

tokenized_dataset = dataset.map(tokenize_function, batched=True)

# 4. 設置 PyTorch 格式
tokenized_dataset.set_format("torch", columns=["input_ids", "attention_mask", "label"])

# 5. 定義訓練參數
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./iot_neurobert_results",
    num_train_epochs=5,  # 針對小數據集增加訓練輪數
    per_device_train_batch_size=2,
    logging_dir="./iot_neurobert_logs",
    logging_steps=10,
    save_steps=100,
    evaluation_strategy="no",
    learning_rate=1e-5,  # 針對 NeuroBERT-Pro 調整學習率
)

# 6. 初始化訓練器
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_dataset,
)

# 7. 微調模型
trainer.train()

# 8. 保存微調後的模型
model.save_pretrained("./fine_tuned_neurobert_iot")
tokenizer.save_pretrained("./fine_tuned_neurobert_iot")

# 9. 示例推理
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"Predicted class for '{text}': {'Valid IoT Command' if predicted_class == 1 else 'Invalid Command'}")

模型部署

將微調後的模型導出為 ONNX 或 TensorFlow Lite 格式，以便在邊緣設備上部署。

📚 詳細文檔

評估

NeuroBERT-Pro 在掩碼語言建模任務上進行了評估，使用了 10 條與物聯網相關的句子。模型會預測每個掩碼詞的前 5 個可能的詞，如果預期的詞在前 5 個預測結果中，則測試通過。憑藉其旗艦級架構，NeuroBERT-Pro 實現了近乎完美的性能。

測試句子

評估代碼

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
import torch

# 加載模型和分詞器
model_name = "boltuix/NeuroBERT-Pro"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(model_name)
model.eval()

# 測試數據
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 = []

# 運行測試
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]
    })

# 打印結果
for r in results:
    status = "✅ PASS" if r["pass"] else "❌ FAIL"
    print(f"\n📝 {r['sentence']}")
    print(f"🎯 Expected: {r['expected']}")
    print("🌟 Top-5 Predictions (word : confidence):")
    for word, score in r['predictions']:
        print(f"   - {word:12} | {score:.4f}")
    print(status)

# 總結
pass_count = sum(r["pass"] for r in results)
print(f"\n🎉 Total Passed: {pass_count}/{len(tests)}")

示例結果（假設）

• 句子：She is a [MASK] at the local hospital.
  預期：nurse
  前 5 個預測：[nurse (0.50), doctor (0.20), surgeon (0.15), technician (0.10), assistant (0.05)]
  結果：✅ PASS
• 句子：Turn off the lights after [MASK] minutes.
  預期：five
  前 5 個預測：[five (0.45), ten (0.25), three (0.15), fifteen (0.10), two (0.05)]
  結果：✅ PASS
• 總通過數：~10/10（取決於微調情況）

NeuroBERT-Pro 在物聯網相關的上下文中（如 “sensors”、“off”、“open”）表現近乎完美，並且在處理像 “five” 這樣具有挑戰性的詞彙時也表現出色，這得益於其 8 層、隱藏層大小為 512 的旗艦級架構。通過微調，模型的準確性可以進一步接近 BERT-base 的水平。

評估指標

注意：指標會根據硬件（如樹莓派 4、安卓設備）和微調情況而有所不同。建議在目標設備上進行測試以獲取準確結果。

應用場景

NeuroBERT-Pro 專為邊緣和物聯網場景的前沿智能應用而設計，在資源受限的設備上提供無與倫比的自然語言處理準確性。主要應用場景包括：

• 智能家居設備：解析高度細微的命令，如 “Turn [MASK] the coffee machine”（預測 “on”）或 “The fan will turn [MASK]”（預測 “off”）。
• 物聯網傳感器：解釋複雜的傳感器上下文，如 “The drone collects data using onboard [MASK]”（預測 “sensors”）。
• 可穿戴設備：實現高精度的實時意圖檢測，如 “The music pauses when someone [MASK] the room”（預測 “enters”）。
• 移動應用：提供離線聊天機器人或語義搜索功能，準確率接近 BERT-base，如 “She is a [MASK] at the hospital”（預測 “nurse”）。
• 語音助手：實現本地命令解析，準確率極高，如 “Please [MASK] the door”（預測 “shut”）。
• 玩具機器人：為下一代交互式玩具提供複雜的命令理解能力。
• 健身追蹤器：處理本地文本反饋，如高級情感分析或個性化鍛鍊命令識別。
• 汽車助手：為車載系統提供離線命令消歧功能，提高安全性和可靠性，無需依賴雲端。

硬件要求

• 處理器：CPU、移動 NPU 或邊緣服務器（如樹莓派 4、NVIDIA Jetson Nano）
• 存儲空間：約 150MB 用於存儲模型權重（量化後可減少佔用空間）
• 內存：約 200MB RAM 用於推理
• 環境：離線或低連接環境

量化技術確保了高效的內存使用，使模型適用於先進的邊緣設備。

訓練數據

• 自定義物聯網數據集：精心策劃的數據，專注於物聯網術語、智能家居命令和傳感器相關上下文（源自 chatgpt-datasets）。這有助於提高模型在意圖檢測、命令解析和設備控制等任務上的性能。

建議在特定領域的數據上進行微調以獲得最佳結果。

與其他模型的比較

NeuroBERT-Pro 在資源佔用極小的情況下實現了接近 BERT-base 的準確率，優於所有其他 NeuroBERT 變體，並且在邊緣應用中比 DistilBERT 等模型具有更高的效率。

🔧 技術細節

模型架構

NeuroBERT-Pro 基於 BERT 架構，採用 8 層、隱藏層大小為 512、8 個注意力頭的設計。這種架構在保證模型性能的同時，有效減少了模型的參數數量和計算量，使其適合在資源受限的設備上運行。

量化技術

模型使用了量化技術，將模型權重從浮點數轉換為低精度的整數表示，從而顯著減少了模型的存儲空間和推理時的計算量。量化後的模型大小約為 150MB，在邊緣設備上能夠實現快速推理。

訓練過程

模型在自定義的物聯網數據集上進行訓練，該數據集包含了豐富的物聯網術語、智能家居命令和傳感器相關上下文。通過在這些數據上進行訓練，模型能夠更好地適應物聯網場景下的自然語言處理任務。

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證，允許個人和商業用途的免費使用、修改和分發。詳情請見 LICENSE。

致謝

• 基礎模型：google-bert/bert-base-uncased
• 優化團隊：boltuix，為邊緣 AI 應用進行了量化優化
• 依賴庫：Hugging Face transformers 團隊提供了模型託管和工具支持

支持與社區

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