0.1bのtransformerのperplexityで文章フィルタリングができるかどうかの検証

Kan Hatakeyama

はじめに

最近は大規模言語モデルを作っています｡

大規模言語モデルの学習において､事前学習データのフィルタリングは重要と言われています｡

フィルタリングにはいくつもの方法がありますが､ルールベースでノイズを取り除くのは､処理速度の面でも有利です｡

一方､最近は機械学習ベースのフィルタリングも注目されています｡

特に､処理速度と精度を両立した(?)手法として､言語モデルのperplexity(困惑さ: モデルが入力した文章をどれくらい予測できるかの主要)を計算するアイデアが有効とされています｡

例えば､2023年に発表されたPFNの言語モデルでも､0.1bクラスのtransformerが使われたそうです｡

NLP2024での岡之原さんの講演でも､perplexity filterはなぜか有効､とのコメントがありました｡

https://hillbig.github.io/NLP2024_WS_okanohara.pdf

というわけで､0.1bモデルでフィルタリングを試みます｡

モデル学習

詳細は割愛しますが､GPT-2系の0.1 bモデルを､約30bトークンで学習させました｡
最近はカリキュラム学習にハマっているので､英語wikipedia(360万件)→ CommonCrawl系日本語(1000万件)→日本語wikipedia(120万件)の順番で学習させました｡

工コードは以下のリポジトリを用いています(まだ工事中)｡

モデルも一応､公開中です｡

Perplexityの計算コード

関数を定義します｡

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer,pipeline
import numpy as np

def perplexity(model, tokenizer, text) -> torch.Tensor:
    tokenized_input = tokenizer.encode(
        text, add_special_tokens=False, return_tensors="pt"
    ).to(model.device)
    with torch.inference_mode():
        output = model(tokenized_input, labels=tokenized_input)
    ppl = torch.exp(output.loss)
    return ppl.item()


model_name="kanhatakeyama/01b_model_30b_token"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name, device_map="auto",
    torch_dtype=torch.float16
)

適当な文章で評価した結果

適当な文章を入れてみます｡

text_list=[
    "吾輩は猫である｡",
    "最高の気分ですよ!",
    "こんいちは､元気?",
    "こんにちは､元気?",
    "fjalkjfepiwofe",
    "This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.",
]
for txt in text_list:
    ppl=perplexity(model,tokenizer,txt)
    print(ppl,txt.replace("\n",""))

計算結果は以下の通り｡

ランダム文字列(fjalkjfepiwofe)はうまく弾けそうです｡
一方で､打ち間違いの「こんいちは､元気?」のperplexityが､正しい文章である「こんにちは､元気?」を下回るという事態が発生しました｡

mc4-jaで評価

一般的なwebコーパスである､mc4-jaから文章を抜き出して評価してみます｡

from datasets import load_dataset
#mc4の読み込み
mc4_dataset = load_dataset('mc4', 'ja',split='train', streaming=True)

dataset=mc4_dataset

import re
line_list=[]
ppl_list=[]
for i,record in enumerate(dataset):
    txt=record["text"]
    print("-----")

    for line in re.split(r'[。\\n]+', txt):
        if line=="":
            continue
        line=line[:2000]
        line=line.strip()
        ppl=perplexity(model,tokenizer,line)
        print(ppl,line.replace("\n",""))
        line_list.append(line)
        ppl_list.append(ppl)

    if i>15:
        break

#結果表示
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({"text":line_list,"ppl":ppl_list}).sort_values("ppl")
df=df.drop_duplicates("text")
df[-30:]

perplexityが低かった文章

perplexityが高めの文章


4/5追記

きれいなテキストだけで学習させた､箱入り娘的なモデルを作りました(wikipedia, 青空文庫, NHKニュースを学習)｡雑多なweb記事を読んでないので､文法的にオカシイ文章などを弾けるかも?というモチベーションです｡

結果

pplが小さい文章
pplが高い文章

あなた「わ」のような､崩し系の文章はpplで弾けそうなことがわかりました｡
逆にいうと､今回のフィルターでは､その程度の選択性しかない印象でした｡ルールベースでもよいかも?という感想です｡

感想

テキストの良し悪しを､perplexityでうまく判定出来たとは言えない結果となりました｡
モデルサイズを上げれば､精度が向上する可能性はありますが､計算コストも激増するので､悩みどころです(1TBクラスのテキストを処理する必要があります)｡

また､実際のchatでは､ユーザーの入力が雑(≒perplexityが高い)可能性もあるので､清掃のしすぎも問題かもしれません｡

まとめ

perplexity filterについては､色々とノウハウが必要そうなことがわかりました｡



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