T5-base在WikiSQL上的微调

Google's T5 在 WikiSQL 上为英语到SQL的翻译进行微调。

T5的详细信息

T5模型是由Colin Raffel、Noam Shazeer、Adam Roberts、Katherine Lee、Sharan Narang、Michael Matena、Yanqi Zhou、Wei Li和Peter J. Liu在 Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer 中提出的。以下是摘要：

迁移学习是一种先在数据丰富的任务上进行预训练，然后在下游任务上进行微调的模型技术，在自然语言处理（NLP）中被证明是一种强大的技术。迁移学习的有效性催生了各种方法、方法论和实践。在本文中，我们通过引入一个统一的框架，将每个语言问题转化为文本到文本的格式，来探索NLP的迁移学习技术领域。我们的系统研究比较了预训练目标、架构、无标记数据集、迁移方法和其他因素在数十个语言理解任务上的表现。通过将我们的探索洞察与规模和我们的新的“巨大干净爬取语料库”相结合，我们在涵盖摘要、问答、文本分类等多个基准测试中取得了最先进的结果。为了促进未来对NLP的迁移学习的研究，我们发布了我们的数据集、预训练模型和代码。

数据集的详细信息📚

数据集ID：wikisql，来源于 Huggingface/NLP

如何从 nlp 加载它

train_dataset  = nlp.load_dataset('wikisql', split=nlp.Split.TRAIN)
valid_dataset = nlp.load_dataset('wikisql', split=nlp.Split.VALIDATION)

在 NLP Viewer 中了解更多关于该数据集和其他数据集的信息

模型微调🏋️‍

训练脚本是 this Colab Notebook 的稍微修改版本，由 Suraj Patil 创建，因此所有信用归于他！

模型实例 🚀

from transformers import AutoModelWithLMHead, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mrm8488/t5-base-finetuned-wikiSQL")
model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("mrm8488/t5-base-finetuned-wikiSQL")

def get_sql(query):
  input_text = "translate English to SQL: %s </s>" % query
  features = tokenizer([input_text], return_tensors='pt')

  output = model.generate(input_ids=features['input_ids'], 
               attention_mask=features['attention_mask'])
  
  return tokenizer.decode(output[0])

query = "How many models were finetuned using BERT as base model?"

get_sql(query)

# output: 'SELECT COUNT Model fine tuned FROM table WHERE Base model = BERT'

验证数据集中的其他示例：

创建者： Manuel Romero/@mrm8488 | LinkedIn

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