Neurobert Pro

🚀 NeuroBERT-Pro — 轻量级自然语言处理的巅峰之作，开启前沿智能新时代

NeuroBERT-Pro 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，专为资源受限设备打造，在实时推理和准确性方面表现卓越。它适用于多种自然语言处理任务，如掩码语言建模、意图检测、文本分类和命名实体识别等，尤其适合对隐私要求较高、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，并预留约 150MB 的存储空间用于存储模型权重。

下载模型

通过 Hugging Face 下载

访问模型页面 boltuix/NeuroBERT-Pro，下载模型文件（约 150MB）或克隆仓库：

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

通过 Transformers 库加载

在 Python 中直接加载模型：

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

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或物联网应用中。

掩码语言建模示例

from transformers import pipeline

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

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

文本分类示例

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

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

# 示例输入
text = "Turn off the fan"

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

# 预测
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"]

# 输出结果
print(f"Text: {text}")
print(f"Predicted intent: {labels[pred]} (Confidence: {probs[0][pred]:.4f})")

输出：

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

注意：针对特定的分类任务对模型进行微调可以进一步提高准确性。

✨ 主要特性

• 旗舰级性能：仅 150MB 左右的模型大小，在资源受限设备上实现接近 BERT-base 的准确率。
• 卓越的上下文理解能力：采用 8 层、隐藏层大小为 512 的架构，能够捕捉复杂的语义关系。
• 离线使用：无需网络连接即可正常工作。
• 实时推理：针对 CPU、移动 NPU 和边缘服务器进行优化，实现快速推理。
• 应用广泛：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

安装所需的依赖库：

pip install transformers torch

确保你的环境满足以下要求：

• Python 3.6 及以上版本
• 约 150MB 的存储空间用于存储模型权重

💻 使用示例

基础用法

掩码语言建模

from transformers import pipeline

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

# 测试示例
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-Pro"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
model.eval()

# 示例输入
text = "Turn off the fan"

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

# 预测
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"]

# 输出结果
print(f"Text: {text}")
print(f"Predicted intent: {labels[pred]} (Confidence: {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. 准备示例物联网数据集
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 表示有效物联网命令，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-Pro"  # 使用 NeuroBERT-Pro
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2)

# 3. 分词
def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True, max_length=64)  # 针对物联网命令设置较短的最大长度

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

# 4. 设置 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=1e-5,  # 针对 NeuroBERT-Pro 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"Predicted class for '{text}': {'Valid IoT Command' if predicted_class == 1 else 'Invalid Command'}")

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-Pro 在掩码语言建模任务上进行了评估，使用了 10 条与物联网相关的句子。模型会预测每个掩码词的前 5 个可能的词，如果预期的词在前 5 个预测结果中，则测试通过。凭借其旗舰级架构，NeuroBERT-Pro 实现了近乎完美的性能。

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-Pro"
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"🎯 Expected: {r['expected']}")
    print("🌟 Top-5 Predictions (word : confidence):")
    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🎉 Total Passed: {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 (0.50), doctor (0.20), 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 (0.45), ten (0.25), three (0.15), fifteen (0.10), two (0.05)]
  结果：✅ PASS
• 总通过数：~10/10（取决于微调情况）

NeuroBERT-Pro 在物联网相关的上下文中（如 “sensors”、“off”、“open”）表现近乎完美，并且在处理像 “five” 这样具有挑战性的词汇时也表现出色，这得益于其 8 层、隐藏层大小为 512 的旗舰级架构。通过微调，模型的准确性可以进一步接近 BERT-base 的水平。

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。建议在目标设备上进行测试以获取准确结果。

应用场景

NeuroBERT-Pro 专为边缘和物联网场景的前沿智能应用而设计，在资源受限的设备上提供无与伦比的自然语言处理准确性。主要应用场景包括：

• 智能家居设备：解析高度细微的命令，如 “Turn [MASK] the coffee machine”（预测 “on”）或 “The fan will turn [MASK]”（预测 “off”）。
• 物联网传感器：解释复杂的传感器上下文，如 “The drone collects data using onboard [MASK]”（预测 “sensors”）。
• 可穿戴设备：实现高精度的实时意图检测，如 “The music pauses when someone [MASK] the room”（预测 “enters”）。
• 移动应用：提供离线聊天机器人或语义搜索功能，准确率接近 BERT-base，如 “She is a [MASK] at the hospital”（预测 “nurse”）。
• 语音助手：实现本地命令解析，准确率极高，如 “Please [MASK] the door”（预测 “shut”）。
• 玩具机器人：为下一代交互式玩具提供复杂的命令理解能力。
• 健身追踪器：处理本地文本反馈，如高级情感分析或个性化锻炼命令识别。
• 汽车助手：为车载系统提供离线命令消歧功能，提高安全性和可靠性，无需依赖云端。

硬件要求

• 处理器：CPU、移动 NPU 或边缘服务器（如树莓派 4、NVIDIA Jetson Nano）
• 存储空间：约 150MB 用于存储模型权重（量化后可减少占用空间）
• 内存：约 200MB RAM 用于推理
• 环境：离线或低连接环境

量化技术确保了高效的内存使用，使模型适用于先进的边缘设备。

训练数据

• 自定义物联网数据集：精心策划的数据，专注于物联网术语、智能家居命令和传感器相关上下文（源自 chatgpt-datasets）。这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结果。

与其他模型的比较

NeuroBERT-Pro 在资源占用极小的情况下实现了接近 BERT-base 的准确率，优于所有其他 NeuroBERT 变体，并且在边缘应用中比 DistilBERT 等模型具有更高的效率。

🔧 技术细节

模型架构

NeuroBERT-Pro 基于 BERT 架构，采用 8 层、隐藏层大小为 512、8 个注意力头的设计。这种架构在保证模型性能的同时，有效减少了模型的参数数量和计算量，使其适合在资源受限的设备上运行。

量化技术

模型使用了量化技术，将模型权重从浮点数转换为低精度的整数表示，从而显著减少了模型的存储空间和推理时的计算量。量化后的模型大小约为 150MB，在边缘设备上能够实现快速推理。

训练过程

模型在自定义的物联网数据集上进行训练，该数据集包含了丰富的物联网术语、智能家居命令和传感器相关上下文。通过在这些数据上进行训练，模型能够更好地适应物联网场景下的自然语言处理任务。

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证，允许个人和商业用途的免费使用、修改和分发。详情请见 LICENSE。

致谢

• 基础模型：google-bert/bert-base-uncased
• 优化团队：boltuix，为边缘 AI 应用进行了量化优化
• 依赖库：Hugging Face transformers 团队提供了模型托管和工具支持

支持与社区

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