Neurobert

🚀 NeuroBERT — 轻量级自然语言处理的智慧大脑，助力现实世界智能应用

NeuroBERT 是一款基于 google-bert/bert-base-uncased 优化而来的轻量级自然语言处理模型，专为资源受限设备设计，可实现实时推理。它在移动应用、可穿戴设备、微控制器和智能家居设备等环境中，展现出强大的上下文语言理解能力。该模型具有低延迟、离线运行和适应现实世界智能需求的特点，非常适合对隐私要求较高、需要强大意图检测、分类和语义理解能力且网络连接有限的应用场景。

🚀 快速开始

安装依赖

pip install transformers torch

确保你的环境支持 Python 3.6 及以上版本，并为模型权重预留约 57MB 的存储空间。

下载模型

通过 Hugging Face 下载

• 访问模型地址 boltuix/NeuroBERT。
• 下载模型文件（约 57MB）或克隆仓库：

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

通过 Transformers 库加载

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

手动下载

从 Hugging Face 模型中心下载量化后的模型权重，解压并集成到你的边缘/IoT 应用中。

基础使用示例

掩码语言建模

from transformers import pipeline

# 启动模型
mlm_pipeline = pipeline("fill-mask", model="boltuix/NeuroBERT")

# 测试效果
result = mlm_pipeline("Please [MASK] the door before leaving.")
print(result[0]["sequence"])  # 输出: "Please open the door before leaving."

文本分类

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

# 加载分词器和分类模型
model_name = "boltuix/NeuroBERT"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
model.eval()

# 示例输入
text = "Turn on the fan"

# 对输入进行分词
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# 获取预测结果
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    probs = torch.softmax(outputs.logits, dim=1)
    pred = torch.argmax(probs, dim=1).item()

# 定义标签
labels = ["OFF", "ON"]

# 打印结果
print(f"文本: {text}")
print(f"预测意图: {labels[pred]} (置信度: {probs[0][pred]:.4f})")

输出：

文本: Turn on the fan
预测意图: ON (置信度: 0.7824)

注意：针对特定分类任务对模型进行微调可以提高准确率。

✨ 主要特性

• 轻量级高效：仅约 57MB 的模型体积，适合存储受限的设备，同时具备先进的自然语言处理能力。
• 深度上下文理解：采用 8 层架构，能够捕捉复杂的语义关系。
• 离线运行能力：无需网络连接即可完全正常工作。
• 实时推理：针对 CPU、移动 NPU 和微控制器进行了优化。
• 应用场景广泛：在掩码语言建模（MLM）、意图检测、文本分类和命名实体识别（NER）等任务中表现出色。

📦 安装指南

安装所需的依赖项：

pip install transformers torch

确保你的环境支持 Python 3.6 及以上版本，并为模型权重预留约 57MB 的存储空间。

💻 使用示例

基础用法

掩码语言建模

from transformers import pipeline

# 启动模型
mlm_pipeline = pipeline("fill-mask", model="boltuix/NeuroBERT")

# 测试效果
result = mlm_pipeline("Please [MASK] the door before leaving.")
print(result[0]["sequence"])  # 输出: "Please open the door before leaving."

文本分类

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

# 加载分词器和分类模型
model_name = "boltuix/NeuroBERT"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
model.eval()

# 示例输入
text = "Turn on the fan"

# 对输入进行分词
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# 获取预测结果
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    probs = torch.softmax(outputs.logits, dim=1)
    pred = torch.argmax(probs, dim=1).item()

# 定义标签
labels = ["OFF", "ON"]

# 打印结果
print(f"文本: {text}")
print(f"预测意图: {labels[pred]} (置信度: {probs[0][pred]:.4f})")

高级用法

模型微调

#!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. 准备示例 IoT 数据集
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 IoT 命令，0 表示无效
}
df = pd.DataFrame(data)
dataset = Dataset.from_pandas(df)

# 2. 加载分词器和模型
model_name = "boltuix/NeuroBERT"  # 使用 NeuroBERT
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2)

# 3. 对数据集进行分词
def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True, max_length=64)  # 针对 IoT 命令设置较短的最大长度

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

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

# 5. 定义训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./iot_neurobert_results",
    num_train_epochs=5,  # 针对小数据集增加训练轮数
    per_device_train_batch_size=2,
    logging_dir="./iot_neurobert_logs",
    logging_steps=10,
    save_steps=100,
    evaluation_strategy="no",
    learning_rate=2e-5,  # 针对 NeuroBERT 调整学习率
)

# 6. 初始化训练器
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_dataset,
)

# 7. 微调模型
trainer.train()

# 8. 保存微调后的模型
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"预测 '{text}' 的类别: {'有效 IoT 命令' if predicted_class == 1 else '无效命令'}")

模型部署

将微调后的模型导出为 ONNX 或 TensorFlow Lite 格式，以便在边缘设备上部署。

📚 详细文档

评估

NeuroBERT 在掩码语言建模任务上进行了评估，使用了 10 个与 IoT 相关的句子。模型会为每个掩码词预测前 5 个标记，如果预期的词在前 5 个预测结果中，则测试通过。

测试句子

评估代码

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
import torch

# 加载模型和分词器
model_name = "boltuix/NeuroBERT"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(model_name)
model.eval()

# 测试数据
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 = []

# 运行测试
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]
    })

# 打印结果
for r in results:
    status = "✅ PASS" if r["pass"] else "❌ FAIL"
    print(f"\n{r['sentence']}")
    print(f"预期: {r['expected']}")
    print("前 5 个预测结果 (单词 : 置信度):")
    for word, score in r['predictions']:
        print(f"   - {word:12} | {score:.4f}")
    print(status)

# 总结
pass_count = sum(r["pass"] for r in results)
print(f"\n总通过数: {pass_count}/{len(tests)}")

示例结果（假设）

• 句子：She is a [MASK] at the local hospital.
  预期：nurse
  前 5 个预测：[nurse (0.45), doctor (0.25), surgeon (0.15), technician (0.10), assistant (0.05)]
  结果：✅ PASS
• 句子：Turn off the lights after [MASK] minutes.
  预期：five
  前 5 个预测：[five (0.35), ten (0.30), three (0.15), fifteen (0.15), two (0.05)]
  结果：✅ PASS
• 总通过数：~9/10（取决于微调情况）

NeuroBERT 在 IoT 场景中表现出色（例如，对 “sensors”、“off”、“open” 等词的预测），并且由于其 8 层的深层架构，在处理像 “five” 这样具有挑战性的词汇时也表现出强大的性能。微调可以进一步提高准确率。

评估指标

注意：指标会根据硬件（如树莓派 4、安卓设备）和微调情况而有所不同。在目标设备上进行测试以获得准确结果。

应用场景

NeuroBERT 专为边缘和 IoT 场景中的现实世界智能应用而设计，能够在资源受限的设备上提供先进的自然语言处理能力。主要应用包括：

• 智能家居设备：解析细微的命令，例如 “Turn [MASK] the coffee machine”（预测 “on”）或 “The fan will turn [MASK]”（预测 “off”）。
• IoT 传感器：解释复杂的传感器上下文，例如 “The drone collects data using onboard [MASK]”（预测 “sensors”）。
• 可穿戴设备：实时意图检测，例如 “The music pauses when someone [MASK] the room”（预测 “enters”）。
• 移动应用：离线聊天机器人或语义搜索，例如 “She is a [MASK] at the hospital”（预测 “nurse”）。
• 语音助手：本地命令解析，准确率高，例如 “Please [MASK] the door”（预测 “shut”）。
• 玩具机器人：交互式玩具的高级命令理解。
• 健身追踪器：本地文本反馈处理，例如情感分析或个性化锻炼命令。
• 汽车助手：车载系统的离线命令消歧，提高驾驶员安全性，无需依赖云端。

与其他模型的比较

NeuroBERT 在现实世界的自然语言处理任务中表现出色，同时保持了足够轻量级的特点，适合边缘设备使用。它的性能优于较小的 NeuroBERT 变体，并在效率方面与 DistilBERT 等较大的模型相竞争。

🔧 技术细节

模型信息

硬件要求

• 处理器：CPU、移动 NPU 或微控制器（如树莓派、ESP32 - S3）
• 存储：约 57MB 用于存储模型权重（量化后以减小体积）
• 内存：约 120MB RAM 用于推理
• 环境：离线或低连接环境

量化处理确保了高效的内存使用，使其适合资源受限的设备。

训练数据

使用自定义的 IoT 数据集进行训练，该数据集专注于 IoT 术语、智能家居命令和传感器相关上下文，有助于提高模型在意图检测、命令解析和设备控制等任务上的性能。建议在特定领域的数据上进行微调以获得最佳效果。

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证，允许个人和商业用途自由使用、修改和分发。详情请见 LICENSE。

其他信息

标签

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致谢

• 基础模型：google-bert/bert-base-uncased
• 优化者：boltuix，为边缘 AI 应用进行了量化处理
• 库：Hugging Face transformers 团队提供模型托管和工具

支持与社区

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