Inteligencia artificial
Expanda modelos de intención utilizando Nemo Training
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NVIDIA Nemo es un kit de herramientas creado por NVIDIA para crear aplicaciones de IA conversacionales. Este kit de herramientas incluye colecciones de módulos preentrenados para ASR, NLP y TTS, lo que permite a investigadores y científicos de datos componer fácilmente arquitecturas complejas de redes neuronales y centrarse más en el diseño de sus propias aplicaciones.
Como se muestra en el ejemplo anterior, NARA sólo puede manejar un tipo limitado de preguntas. Esto se debe a que el modelo NLP pre-entrenado sólo entrena en este tipo de preguntas. Si queremos permitir QUE NARA pueda gestionar una gama más amplia de preguntas, debemos volver a formar este con nuestros propios conjuntos de datos. Por lo tanto, aquí mostramos cómo podemos utilizar Nemo para ampliar el modelo NLP para satisfacer los requisitos. Comenzamos convirtiendo el registro recolectado de NARA en el formato de Nemo, y luego entrenamos con el conjunto de datos para mejorar el modelo NLP.
Modelo
Nuestro objetivo es permitir A NARA ordenar los elementos según las preferencias del usuario. Por ejemplo, podemos pedir A NARA que sugiera el restaurante de sushi con mejor calificación o que quiera QUE NARA busque los vaqueros con el precio más bajo. Para ello, utilizamos el modelo de detección de intención y relleno de ranuras proporcionado en Nemo como modelo de entrenamiento. Este modelo permite A NARA comprender la intención de buscar preferencias.
Preparación de datos
Para entrenar el modelo, recopilamos el conjunto de datos para este tipo de preguntas y lo convertimos al formato Nemo. Aquí enumeramos los archivos que utilizamos para entrenar el modelo.
dict.intents.csv
Este archivo enumera todos los intentos que queremos que el Nemo entienda. Aquí tenemos dos intentos principales y una intención que sólo se utiliza para categorizar las preguntas que no encajan en ninguno de los intentos primarios.
price_check find_the_store unknown
dict.slots.csv
En este archivo se enumeran todas las ranuras que podemos etiquetar en nuestras preguntas de formación.
B-store.type B-store.name B-store.status B-store.hour.start B-store.hour.end B-store.hour.day B-item.type B-item.name B-item.color B-item.size B-item.quantity B-location B-cost.high B-cost.average B-cost.low B-time.period_of_time B-rating.high B-rating.average B-rating.low B-interrogative.location B-interrogative.manner B-interrogative.time B-interrogative.personal B-interrogative B-verb B-article I-store.type I-store.name I-store.status I-store.hour.start I-store.hour.end I-store.hour.day I-item.type I-item.name I-item.color I-item.size I-item.quantity I-location I-cost.high I-cost.average I-cost.low I-time.period_of_time I-rating.high I-rating.average I-rating.low I-interrogative.location I-interrogative.manner I-interrogative.time I-interrogative.personal I-interrogative I-verb I-article O
train.tsv
Este es el conjunto de datos de entrenamiento principal. Cada línea comienza con la pregunta que sigue a la lista de la categoría de intención en el archivo dict.intent.csv. La etiqueta se enumera a partir de cero.
train_slots.tsv
20 46 24 25 6 32 6 52 52 24 6 23 52 14 40 52 25 6 32 6 …
Entrenar el modelo
docker pull nvcr.io/nvidia/nemo:v0.10
A continuación, utilizamos el siguiente comando para iniciar el contenedor. En este comando, limitamos el contenedor para usar una única GPU (ID de GPU = 1), ya que se trata de un ejercicio de entrenamiento de poco peso. También mapeamos nuestro espacio de trabajo local /Workspace/nemo/ a la carpeta dentro del contenedor /nemo.
NV_GPU='1' docker run --runtime=nvidia -it --shm-size=16g \
--network=host --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 \
-v /workspace/nemo:/nemo\
--rm nvcr.io/nvidia/nemo:v0.10
Dentro del contenedor, si queremos empezar desde el modelo ORIGINAL BERT pre-entrenado, podemos usar el siguiente comando para iniciar el procedimiento de entrenamiento. data_dir es el argumento para establecer la ruta de los datos de entrenamiento. dir_trabajo le permite configurar dónde desea almacenar los archivos de punto de control.
cd examples/nlp/intent_detection_slot_tagging/
python joint_intent_slot_with_bert.py \
--data_dir /nemo/training_data\
--work_dir /nemo/log
Si contamos con nuevos conjuntos de datos de entrenamiento y queremos mejorar el modelo anterior, podemos utilizar el siguiente comando para continuar desde el punto que hemos detenido. checkpoint_dir lleva la ruta a la carpeta de puntos de control anteriores.
cd examples/nlp/intent_detection_slot_tagging/
python joint_intent_slot_infer.py \
--data_dir /nemo/training_data \
--checkpoint_dir /nemo/log/2020-05-04_18-34-20/checkpoints/ \
--eval_file_prefix test
Inferencia del modelo
Se debe validar el rendimiento del modelo entrenado después de una serie determinada de épocas. El siguiente comando nos permite probar la consulta una por una. Por ejemplo, en este comando, queremos comprobar si nuestro modelo puede identificar adecuadamente la intención de la consulta where can I get the best pasta.
cd examples/nlp/intent_detection_slot_tagging/ python joint_intent_slot_infer_b1.py \ --checkpoint_dir /nemo/log/2020-05-29_23-50-58/checkpoints/ \ --query "where can i get the best pasta" \ --data_dir /nemo/training_data/ \ --num_epochs=50
A continuación, se muestra la salida de la inferencia. En el resultado, podemos ver que nuestro modelo entrenado puede predecir correctamente la intención find_the_store, y devolver las palabras clave en las que estamos interesados. Con estas palabras clave, permitimos A LA NARA buscar lo que los usuarios desean y realizar una búsqueda más precisa.
[NeMo I 2020-05-30 00:06:54 actions:728] Evaluating batch 0 out of 1 [NeMo I 2020-05-30 00:06:55 inference_utils:34] Query: where can i get the best pasta [NeMo I 2020-05-30 00:06:55 inference_utils:36] Predicted intent: 1 find_the_store [NeMo I 2020-05-30 00:06:55 inference_utils:50] where B-interrogative.location [NeMo I 2020-05-30 00:06:55 inference_utils:50] can O [NeMo I 2020-05-30 00:06:55 inference_utils:50] i O [NeMo I 2020-05-30 00:06:55 inference_utils:50] get B-verb [NeMo I 2020-05-30 00:06:55 inference_utils:50] the B-article [NeMo I 2020-05-30 00:06:55 inference_utils:50] best B-rating.high [NeMo I 2020-05-30 00:06:55 inference_utils:50] pasta B-item.type