Цель этого руководства — настроить предварительно обученную модель BERT для предсказания следующего хода в шахматной партии.

Для этого я сначала импортировал необходимые модули из библиотеки трансформеров: BertTokenizer и TFBertForMaskedLM. Эти модули помогают мне работать с моделью BERT и ее токенизатором. Я также импортировал библиотеку tensorflow.

from transformers import BertTokenizer, TFBertForMaskedLM
import tensorflow as tf

Затем я инициализировал токенизатор, используя модель «bert-base-uncased». Этот токенизатор предназначен для разбиения необработанных текстовых данных на отдельные слова или «токены».

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

Затем я прочитал файл «moves.txt», содержащий мои текстовые данные — шахматные ходы.

with open("moves.txt", "r") as f:
    text = f.read()

Получив данные, я использовал токенизатор для преобразования этого текста в формат, понятный модели BERT. Этот процесс известен как токенизация.

inputs = tokenizer(text, return_tensors='tf', max_length=512, truncation=True, padding='max_length')

Затем я создал метки для модели, чтобы предсказывать следующее слово, сдвигая тензор входных идентификаторов влево.

labels = tf.concat([inputs['input_ids'][:, 1:], tf.zeros((inputs['input_ids'].shape[0], 1), dtype=tf.int32)], 1)

Как только данные были подготовлены, я загрузил предварительно обученную модель BERT для моделирования маскированного языка (MLM).

model = TFBertForMaskedLM.from_pretrained('bert-base-uncased')

Перед обучением модели я определил функцию потерь и оптимизатор.

loss_function = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-5)

Затем я указал функцию шага обучения, которая вычисляет потери, градиенты и применяет оптимизатор для обновления параметров модели.

@tf.function
def train_step(model, input_ids, attention_mask, labels, loss_function, optimizer):
    with tf.GradientTape() as tape:
        predictions = model(input_ids, attention_mask=attention_mask).logits
        loss…