雷鋒網(wǎng) AI科技評論按：今年5月，F(xiàn)acebook AI研究院（FAIR）發(fā)表了他們的研究成果fairseq，在fairseq中，他們使用了一種新型的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來做語言翻譯，比循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的速度快了9倍，而且準(zhǔn)確性也是現(xiàn)有模型中最高的。此外，他們在GitHub公布了fair序列建模工具包的源代碼和訓(xùn)練好的系統(tǒng)，其他的研究者可以在此基礎(chǔ)上建立自己的關(guān)于翻譯、文本總結(jié)和其他任務(wù)的模型。

詳情可參見快9倍！Facebook開源機(jī)器學(xué)習(xí)翻譯項(xiàng)目fairseq一文。

日前，F(xiàn)acebook AI研究團(tuán)隊(duì)又在GitHub上開源了fairseq PyTorch版本。

相關(guān)介紹

fairseq是Facebook AI研究院發(fā)布的一個(gè)序列到序列的學(xué)習(xí)工具，它的原作者（排名不分先后）是Sergey Edunov、Myle Ott和Sam Gross。該工具包能實(shí)現(xiàn) Convolutional Sequence to Sequence Learning（地址：https://arxiv.org/abs/1705.03122）中描述的全卷積模型，并能在一臺機(jī)器上進(jìn)行多GPU訓(xùn)練，也能在CPU和GPU上快速產(chǎn)生束搜索(beam search)。在開源的數(shù)據(jù)中，他們提供了英譯法和英譯德的預(yù)訓(xùn)練模型。

引用

如果你的論文中用了FAIR的相關(guān)代碼，可以這樣引用：

@inproceedings{gehring2017convs2s,
 author    = {Gehring, Jonas, and Auli, Michael and Grangier, David and Yarats, Denis and Dauphin, Yann N},
 title     = "{Convolutional Sequence to Sequence Learning}",
 booktitle = {Proc. of ICML},
 year      = 2017,
}

工具和安裝

• macOS或是Linux系統(tǒng)的電腦

• 要是想訓(xùn)練新的模型，需要用到NVIDIA GPU和NCCL（https://github.com/NVIDIA/nccl）

• Python 3.6

• 安裝PyTorch（http://pytorch.org/）

目前的fairseq-py需要從GitHub庫中獲得PyTorch，有多種方式安裝它。我們建議利用Miniconda3，執(zhí)行如下的步驟。

1、安裝Miniconda3（https://conda.io/miniconda.html）；激活 Python 3環(huán)境

2、安裝PyTorch

conda install gcc numpy cudnn nccl
conda install magma-cuda80 -c soumith
pip install cmake
pip install cffi

git clone https://github.com/pytorch/pytorch.git
cd pytorch
git reset --hard a03e5cb40938b6b3f3e6dbddf9cff8afdff72d1b
git submodule update --init
pip install -r requirements.txt

NO_DISTRIBUTED=1 python setup.py install

3、在GitHub中復(fù)制和執(zhí)行如下代碼來安裝fairseq-py

pip install -r requirements.txt
python setup.py build
python setup.py develop

快速開始

你將需要使用到如下的命令：

• python preprocess.py: 數(shù)據(jù)預(yù)處理: 構(gòu)造詞匯和二進(jìn)制訓(xùn)練數(shù)據(jù)

• python train.py: 在一個(gè)或多個(gè)GPU上訓(xùn)練新的模型

• python generate.py: 用訓(xùn)練好的模型翻譯預(yù)處理之后的數(shù)據(jù)

• python generate.py -i:用訓(xùn)練好的模型翻譯新的文本

• python score.py: 通過與參考譯文對比，給出生成譯文的BLEU分?jǐn)?shù)

評估預(yù)訓(xùn)練模型：

首先，下載預(yù)訓(xùn)練好的模型和詞匯：

$ curl https://s3.amazonaws.com/fairseq-py/models/wmt14.en-fr.fconv-py.tar.bz2 | tar xvjf -

模型中用的是BPE詞匯（https://arxiv.org/abs/1508.07909），用戶必須在翻譯之前將編碼應(yīng)用到源文本?？梢杂?a target="_blank" rel=nofollow>apply_bpe.py 腳本中的wmt14.en-fr.fconv-cuda/bpecodes文件。@@是延續(xù)標(biāo)記，原始文本可以通過sed s/@@ //g來恢復(fù)，此外把 --remove-bpe 標(biāo)記傳遞到generate.py也有同樣的作用。在生成BPE詞匯之前。輸入文本需要用mosesdecoder中的tokenizer.perl來標(biāo)記。

下面是利用python generate.py -i產(chǎn)生翻譯的例子， beam size為5：

$ MODEL_DIR=wmt14.en-fr.fconv-py
$ python generate.py -i \
--path $MODEL_DIR/model.pt $MODEL_DIR \
--beam 5
| [en] dictionary: 44206 types
| [fr] dictionary: 44463 types
| model fconv_wmt_en_fr
| loaded checkpoint /private/home/edunov/wmt14.en-fr.fconv-py/model.pt (epoch 37)
> Why is it rare to discover new marine mam@@ mal species ?
S       Why is it rare to discover new marine mam@@ mal species ?
O       Why is it rare to discover new marine mam@@ mal species ?
H       -0.08662842959165573    Pourquoi est-il rare de découvrir de nouvelles espèces de mammifères marins ?
A       0 1 3 3 5 6 6 10 8 8 8 11 12

訓(xùn)練新模型

數(shù)據(jù)預(yù)處理

fairseq-py工具包中包含用于IWSLT 2014德轉(zhuǎn)英語料庫的一個(gè)預(yù)處理腳本樣例。先將數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和二進(jìn)制編碼：

$ cd data/
$ bash prepare-iwslt14.sh
$ cd ..
$ TEXT=data/iwslt14.tokenized.de-en
$ python preprocess.py --source-lang de --target-lang en \
 --trainpref $TEXT/train --validpref $TEXT/valid --testpref $TEXT/test \
 --thresholdtgt 3 --thresholdsrc 3 --destdir data-bin/iwslt14.tokenized.de-en

這將會(huì)得到能夠用于訓(xùn)練模型的二進(jìn)制數(shù)據(jù)。

訓(xùn)練

用python train.py來訓(xùn)練新的模型，下面是能很好的適于 IWSLT 2014數(shù)據(jù)集中的一些樣例設(shè)置。

$ mkdir -p checkpoints/fconv
$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py data-bin/iwslt14.tokenized.de-en \
 --lr 0.25 --clip-norm 0.1 --dropout 0.2 --max-tokens 4000 \
 --arch fconv_iwslt_de_en --save-dir checkpoints/fconv

默認(rèn)情況下，python train.py會(huì)占用電腦中所有可用的GPU，可以用CUDA_VISIBLE_DEVICES環(huán)境來選擇特定的GPU，或者改變使用的GPU數(shù)目。

有一點(diǎn)需要注意，batch大小是基于每個(gè)batch的最大token數(shù)來設(shè)置的，你需要基于系統(tǒng)中可用的GPU內(nèi)存，選取一個(gè)稍小的值。

生成翻譯

模型訓(xùn)練好之后就能利用python generate.py（用于二進(jìn)制數(shù)據(jù)）或python generate.py -i（用于未處理文本）生成翻譯了。

$ python generate.py data-bin/iwslt14.tokenized.de-en \
 --path checkpoints/fconv/checkpoint_best.pt \
 --batch-size 128 --beam 5
 | [de] dictionary: 35475 types
 | [en] dictionary: 24739 types
 | data-bin/iwslt14.tokenized.de-en test 6750 examples
 | model fconv
 | loaded checkpoint trainings/fconv/checkpoint_best.pt
 S-721   danke .
 T-721   thank you .
 ...

如果只想用一個(gè)CPU，加入--cpu標(biāo)記?？梢酝ㄟ^--remove-bpe移除掉BPE標(biāo)記。

訓(xùn)練好的模型

目前開源的全卷積序列到序列模型如下：

• wmt14.en-fr.fconv-py.tar.bz2（https://s3.amazonaws.com/fairseq-py/models/wmt14.en-fr.fconv-py.tar.bz2）: 用于WMT14英譯法的模型，包含詞匯

• wmt14.en-de.fconv-py.tar.bz2（https://s3.amazonaws.com/fairseq-py/models/wmt14.en-de.fconv-py.tar.bz2）: 用于WMT14英譯德的模型，包含詞匯

針對以上模型，已經(jīng)預(yù)處理和編碼過的測試集如下：

• wmt14.en-fr.newstest2014.tar.bz2（https://s3.amazonaws.com/fairseq-py/data/wmt14.en-fr.newstest2014.tar.bz2）: 用于WMT14英譯法的newstest2014測試集

• wmt14.en-fr.ntst1213.tar.bz2（https://s3.amazonaws.com/fairseq-py/data/wmt14.en-fr.ntst1213.tar.bz2）: 用于WMT14英譯法的newstest2012和newstest2013測試集

• wmt14.en-de.newstest2014.tar.bz2（https://s3.amazonaws.com/fairseq-py/data/wmt14.en-de.newstest2014.tar.bz2）: 用于WMT14英譯德的newstest2014測試集

下面是在一塊GTX-1080ti上利用測試集產(chǎn)生結(jié)果的樣例（英譯德），運(yùn)行在batch模式下：

$ curl https://s3.amazonaws.com/fairseq-py/models/wmt14.en-fr.fconv-py.tar.bz2 | tar xvjf - -C data-bin
$ curl https://s3.amazonaws.com/fairseq-py/data/wmt14.en-fr.newstest2014.tar.bz2 | tar xvjf - -C data-bin
$ python generate.py data-bin/wmt14.en-fr.newstest2014  \
 --path data-bin/wmt14.en-fr.fconv-py/model.pt \
 --beam 5 --batch-size 128 --remove-bpe | tee /tmp/gen.out
...
| Translated 3003 sentences (95451 tokens) in 81.3s (1174.33 tokens/s)
| Generate test with beam=5: BLEU4 = 40.23, 67.5/46.4/33.8/25.0 (BP=0.997, ratio=1.003, syslen=80963, reflen=81194)

# Scoring with score.py:
$ grep ^H /tmp/gen.out | cut -f3- > /tmp/gen.out.sys
$ grep ^T /tmp/gen.out | cut -f2- > /tmp/gen.out.ref
$ python score.py --sys /tmp/gen.out.sys --ref /tmp/gen.out.ref
BLEU4 = 40.23, 67.5/46.4/33.8/25.0 (BP=0.997, ratio=1.003, syslen=80963, reflen=81194)

via：GitHub（https://github.com/facebookresearch/fairseq-py）

雷鋒網(wǎng)AI科技評論編譯整理。雷鋒網(wǎng)

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