PuMer

PuMer (ACL 2023)

Repo ini adalah implementasi resmi untuk makalah "PuMer: Pemangkasan dan Penggabungan Token untuk Model Bahasa Visi yang Efisien", makalah

Penggunaan

Memasang

instal miniforge (sama seperti conda, lebih portabel) buat lingkungan python: conda env create -f env.yaml , aktifkan: conda activate pumer clone repo ini: [email protected]:csarron/pumer.git

uji cuda: python -c "import torch;print(torch.cuda.is_available())"

dapatkan obor env: python -m torch.utils.collect_env

instal: pip install -e .

untuk tujuan pengembangan lokal: pip install -e ".[dev]"

env-frozen.yaml dihasilkan melalui conda env export | grep -v "^prefix: | pumer==" > env-frozen.yaml

Siapkan data dan model terlatih

lihat catatan/data.md untuk prapemrosesan data

lihat cli/prep/convert_ckpt.py untuk mengonversi pos pemeriksaan METER dan ViLT asli yang telah dilatih sebelumnya

di bawah ini adalah tata letak file setelah persiapan:

# tree -h data
├── [4.0K]  ckpt
│   └── [4.0K]  converted
│       ├── [4.0K]  meter_pretrain_384
│       │   ├── [ 674]  config.json
│       │   └── [1.3G]  pytorch_model.bin
│       ├── [4.0K]  meter_pretrain_irtr_384
│       │   ├── [ 729]  config.json
│       │   └── [1.2G]  pytorch_model.bin
│       ├── [4.0K]  meter_pretrain_nlvr2_288
│       │   ├── [ 674]  config.json
│       │   └── [1.3G]  pytorch_model.bin
│       ├── [4.0K]  vilt_pretrain
│       │   ├── [ 619]  config.json
│       │   └── [518M]  pytorch_model.bin
│       ├── [4.0K]  vilt_pretrain_irtr
│       │   ├── [ 718]  config.json
│       │   └── [426M]  pytorch_model.bin
│       └── [4.0K]  vilt_pretrain_nlvr2
│           ├── [ 619]  config.json
│           └── [518M]  pytorch_model.bin
├── [4.0K]  datasets
│   ├── [4.0K]  irtr
│   │   ├── [390K]  flickr30k-test.jsonl
│   │   ├── [ 11M]  flickr30k-train.jsonl
│   │   ├── [397K]  flickr30k-val.jsonl
│   │   ├── [ 10M]  mscoco-restval.jsonl
│   │   ├── [1.7M]  mscoco-test.jsonl
│   │   ├── [ 28M]  mscoco-train.jsonl
│   │   └── [1.7M]  mscoco-val.jsonl
│   ├── [4.0K]  nlvr2
│   │   ├── [3.6M]  dev.json
│   │   ├── [3.6M]  test1.json
│   │   └── [ 39M]  train.json
│   ├── [4.0K]  snli-ve
│   │   ├── [ 16M]  snli_ve_dev.jsonl
│   │   ├── [ 16M]  snli_ve_test.jsonl
│   │   └── [464M]  snli_ve_train.jsonl
│   └── [4.0K]  vqa2
│       ├── [ 57K]  vqa2_ans2label.json
│       ├── [ 39K]  vqa2_label2ans.json
│       ├── [161K]  vqa2-small.jsonl
│       ├── [ 45M]  vqa2-test2015.jsonl
│       ├── [ 71M]  vqa2-train2014.jsonl
│       └── [ 34M]  vqa2-val2014.jsonl
└── [4.0K]  lmdb
    ├── [ 13G]  coco-test2015.lmdb
    ├── [ 19G]  coco-trainval2014.lmdb
    ├── [4.2G]  flickr30k_images.lmdb
    ├── [837M]  nlvr2-dev.lmdb
    ├── [837M]  nlvr2-test1.lmdb
    └── [ 11G]  nlvr2-train.lmdb

Pelatihan dan Evaluasi

lihat catatan/cmd.md untuk contoh penggunaan;

checkout https://huggingface.co/csarron untuk pos pemeriksaan finetuend: ( -ft adalah model asli yang disempurnakan, p0.x-r0.x-t0.x-xxx adalah model PuMer kami)

vilt-vqa2-ft
vilt-vqa2-p0.1-r0.3-t0.2-258
vilt-ve-ft 
vilt-ve-p0.1r0.3t0.2-2468 
vilt-nlvr2-ft 
vilt-nlvr2-p0.1r0.3t0.2-258
meter-vqa2-ft
meter-vqa2-p0.2r0.2t0.2-0246
meter-ve-ft 
meter-ve-p0.3r0.5t0.2-0246 
meter-nlvr2-ft 
meter-nlvr2-p0.3r0.5t0.2-246

Membuat profil FLOP

lihat catatan/profil.md

FAQ

• setel TRANSFORMERS_OFFLINE=1 setelah penggunaan pertama, jika tidak, kadang-kadang akan melaporkan kesalahan 504 karena pencarian selalu online.

Lain-lain

• abaikan kode di src/pumer/model/pruner.py (tidak digunakan lagi dan tidak digunakan), perlu dibersihkan

• basis kode saat ini berisi banyak kekacauan dan kode eksperimental yang tidak terkait dengan implementasi PuMer, abaikan saja.

Kutipan

 @inproceedings{cao-etal-2023-pumer, title = "{P}u{M}er: Memangkas dan Menggabungkan Token untuk Model Bahasa Penglihatan yang Efisien", author = "Cao, Qingqing dan Paranjape, Bhargavi dan Hajishirzi, Hannaneh", booktitle = "Prosiding Pertemuan Tahunan ke-61 Asosiasi Linguistik Komputasi (Volume 1: Makalah Panjang)", bulan = jul, tahun = "2023", alamat = "Toronto, Kanada", penerbit = "Asosiasi Linguistik Komputasi", url = "https://aclanthology.org/2023.acl-long.721", halaman = "12890 --12903",
}