LAMA 项目使用教程

LAMA 项目使用教程

LAMA LAnguage Model Analysis 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lama/LAMA

1. 项目目录结构及介绍

LAMA（Language Model Analysis）是一个用于分析预训练语言模型中的事实和常识知识的工具。项目的目录结构如下：

LAMA/
├── lama/                  # 包含LAMA的核心代码
├── scripts/               # 包含运行实验的脚本
├── tests/                 # 包含测试代码
├── data/                  # 存放数据集
├── download_models.sh     # 脚本用于下载预训练模型
├── requirements.txt       # 项目依赖
├── setup.py               # 项目设置文件
├── CODE_OF_CONDUCT.md     # 项目行为准则
├── CONTRIBUTING.md        # 贡献指南
├── LICENSE                # 项目许可证
└── README.md              # 项目说明文件

• lama/: 包含LAMA的主要逻辑和类定义。
• scripts/: 包含运行实验和测试的脚本，例如run_experiments.py用于运行实验。
• tests/: 包含对LAMA代码的单元测试。
• data/: 存放LAMA所需的数据集。
• download_models.sh: 脚本用于从网络上下载预训练的语言模型。
• requirements.txt: 列出了项目运行所需的Python包。
• setup.py: 用于安装LAMA作为Python包。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 规定了项目参与者的行为准则。
• CONTRIBUTING.md: 提供了如何为LAMA项目做贡献的指南。
• LICENSE: 项目使用的许可证信息。
• README.md: 项目的介绍和基本使用说明。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过scripts目录下的脚本进行。以下是主要的启动文件及其作用：

• run_experiments.py: 这是运行LAMA实验的主要脚本。它负责加载模型、数据集，并执行实验，最后将结果保存到文件中。
• eval_generation.py: 用于评估和生成语言模型的输出。可以通过命令行参数指定使用的模型和输入文本。

3. 项目的配置文件介绍

LAMA项目的配置主要是通过修改scripts/run_experiments.py脚本中的参数进行。以下是一些主要的配置选项：

• lm: 指定要使用的语言模型类型，如"bert"、"roberta"、"elmo"等。
• bert_model_dir: 如果使用BERT模型，需要指定模型所在的目录。
• bert_model_name: 如果使用HuggingFace提供的BERT模型，可以指定模型的名字。
• bert_vocab_name: 指定BERT模型使用的词汇表文件名。
• batch_size: 在处理数据时使用的批量大小。

根据具体需求，可以在run_experiments.py中调整这些参数，以适应不同的实验设置。

LAMA LAnguage Model Analysis 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lama/LAMA