许可证: MIT 数据集:

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• 英语 新版本: v1.3 基础模型:
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ü߆ NeuroBERT微型版 —— 面向边缘设备与物联网的轻量级BERT üöÄ

目录

• üìñ 概述
• ‚ú® 核心特性
• ‚öôÔ∏è 安装
• üì• 下载说明
• üöÄ 快速开始：掩码语言建模
• ü߆ 快速开始：文本分类
• üìä 评估
• üí° 应用场景
• üñ•Ô∏è 硬件要求
• üìö 训练数据
• üîß 微调指南
• ‚öñÔ∏è 与其他模型对比
• üè∑Ô∏è 标签
• üìÑ 许可证
• üôè 致谢
• üí¨ 支持与社区

概述

NeuroBERT微型版是基于google/bert-base-uncased的超轻量级自然语言处理模型，专为边缘与物联网设备的实时推理优化。量化后仅约15MB大小，包含约400万参数，能在移动应用、可穿戴设备、微控制器和智能家居等资源受限环境中提供高效的上下文语言理解能力。设计目标为低延迟和离线运行，是注重隐私且网络连接有限场景的理想选择。

• 模型名称: NeuroBERT微型版
• 大小: 约15MB（量化后）
• 参数数量: 约400万
• 架构: 轻量级BERT（2层，隐藏层大小128，2个注意力头）
• 许可证: MIT —— 可免费用于商业和个人用途

核心特性

• ‚ö° 极致轻量: 约15MB体积适配极小存储空间设备
• ü߆ 上下文理解: 虽体积小巧仍能捕捉语义关联
• üì∂ 离线能力: 无需网络连接即可完整运行
• ‚öôÔ∏è 实时推理: 针对CPU、移动NPU和微控制器优化
• üåç 多场景应用: 支持掩码语言建模(MLM)、意图检测、文本分类和命名实体识别(NER)

安装

安装所需依赖：

pip install transformers torch

确保运行环境支持Python 3.6+，并预留约15MB存储空间用于模型权重。

下载说明

1. 通过Hugging Face获取：
   • 访问模型页boltuix/NeuroBERT-Tiny
   • 下载模型文件（约15MB）或克隆仓库：

     git clone https://huggingface.co/boltuix/NeuroBERT-Tiny
     

2. 通过Transformers库加载：
   • 直接在Python中加载：

     from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer
     model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("boltuix/NeuroBERT-Tiny")
     tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("boltuix/NeuroBERT-Tiny")
     

3. 手动下载：
   • 从Hugging Face模型中心下载量化模型权重
   • 解压后集成至边缘/物联网应用

快速开始：掩码语言建模

预测物联网相关句子中的缺失词：

from transformers import pipeline

# 释放模型能力
mlm_pipeline = pipeline("fill-mask", model="boltuix/NeuroBERT-Mini")

# 测试效果
result = mlm_pipeline("Please [MASK] the door before leaving.")
print(result[0]["sequence"])  # 输出: "Please open the door before leaving."

快速开始：文本分类

执行物联网命令的意图检测：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

# 加载分词器与分类模型
model_name = "boltuix/NeuroBERT-Tiny"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
model.eval()

# 示例输入
text = "Turn off the fan"

# 分词处理
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# 获取预测
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    probs = torch.softmax(outputs.logits, dim=1)
    pred = torch.argmax(probs, dim=1).item()

# 定义标签
labels = ["关闭", "开启"]

# 打印结果
print(f"文本: {text}")
print(f"预测意图: {labels[pred]} (置信度: {probs[0][pred]:.4f})")

文本: Turn off the FAN
预测意图: 关闭 (置信度: 0.5328)

注意：针对特定分类任务微调模型可提升准确率。

评估

在包含10个物联网相关句子的掩码预测任务中测试，若预期词出现在预测前5位则判定通过。

测试语句

评估代码

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
import torch

# 加载模型与分词器
model_name = "boltuix/NeuroBERT-Tiny"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(model_name)
model.eval()

# 测试数据
tests = [
    ("She is a [MASK] at the local hospital.", "nurse"),
    ("Please [MASK] the door before leaving.", "shut"),
    ("The drone collects data using onboard [MASK].", "sensors"),
    ("The fan will turn [MASK] when the room is empty.", "off"),
    ("Turn [MASK] the coffee machine at 7 AM.", "on"),
    ("The hallway light switches on during the [MASK].", "night"),
    ("The air purifier turns on due to poor [MASK] quality.", "air"),
    ("The AC will not run if the door is [MASK].", "open"),
    ("Turn off the lights after [MASK] minutes.", "five"),
    ("The music pauses when someone [MASK] the room.", "enters")
]

results = []

# 执行测试
for text, answer in tests:
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
    mask_pos = (inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id).nonzero(as_tuple=True)[1]
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits[0, mask_pos, :]
    topk = logits.topk(5, dim=1)
    top_ids = topk.indices[0]
    top_scores = torch.softmax(topk.values, dim=1)[0]
    guesses = [(tokenizer.decode([i]).strip().lower(), float(score)) for i, score in zip(top_ids, top_scores)]
    results.append({
        "句子": text,
        "预期词": answer,
        "预测结果": guesses,
        "是否通过": answer.lower() in [g[0] for g in guesses]
    })

# 打印结果
for r in results:
    status = "‚úÖ 通过" if r["是否通过"] else "‚ùå 未通过"
    print(f"\nüîç {r['句子']}")
    print(f"üéØ 预期: {r['预期词']}")
    print("üîù 前5预测 (词语 : 置信度):")
    for word, score in r['预测结果']:
        print(f"   - {word:12} | {score:.4f}")
    print(status)

# 统计摘要
pass_count = sum(r["是否通过"] for r in results)
print(f"\nüéØ 总通过数: {pass_count}/{len(tests)}")

示例结果（假设）

• 句子: She is a [MASK] at the local hospital.
  预期: nurse
  前5预测: [doctor (0.35), nurse (0.30), surgeon (0.20), technician (0.10), assistant (0.05)]
  结果: ‚úÖ 通过
• 句子: Turn off the lights after [MASK] minutes.
  预期: five
  前5预测: [ten (0.40), two (0.25), three (0.20), fifteen (0.10), twenty (0.05)]
  结果: ‚ùå 未通过
• 总通过数: 约8/10（视微调情况而定）

模型在物联网语境（如"sensors"、"off"、"open"）表现优异，但对"five"等数字类词汇可能需要针对性微调。

评估指标

注意：具体指标因硬件（如树莓派4、安卓设备）和微调情况而异，建议在目标设备实测。

应用场景

专为边缘计算与物联网的低算力、弱连接场景设计，典型应用包括：

• 智能家居设备：解析"Turn [MASK] the coffee machine"（预测"on"）等指令
• 物联网传感器：解读"The drone collects data using onboard [MASK]"（预测"sensors"）等上下文
• 可穿戴设备：实时意图检测，如"The music pauses when someone [MASK] the room"（预测"enters"）
• 移动应用：离线聊天机器人或语义搜索
• 语音助手：本地命令解析
• 玩具机器人：轻量级指令理解
• 健身追踪器：本地文本反馈处理
• 车载助手：无需云API的离线指令歧义消除

硬件要求

• 处理器：CPU、移动NPU或微控制器（如ESP32、树莓派）
• 存储：约15MB模型权重（量化后）
• 内存：约50MB推理内存
• 环境：离线或弱连接场景

量化设计确保内存占用最小化，特别适合微控制器。

训练数据

• 定制物联网数据集：聚焦物联网术语、智能家居命令和传感器相关语境的精选数据（源自chatgpt数据集），提升设备控制和命令解析等任务表现。

建议针对特定领域数据微调以获得最佳效果。

微调指南

为定制物联网任务（如特定智能家居命令）微调步骤：

1. 准备数据集：收集带标签数据（如带意图标记的命令或掩码句子）
2. 使用Hugging Face微调：

    # 卸载旧版本（如存在）
    #!pip uninstall -y transformers torch datasets
    # 安装指定版本
    #!pip install transformers==4.44.2 torch==2.4.1 datasets==3.0.1
   
    import torch
    from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
    from datasets import Dataset
    import pandas as pd
   
    # 1. 准备示例物联网数据集
    data = {
        "text": [
            "Turn on the fan",
            "Switch off the light",
            "Invalid command",
            "Activate the air conditioner",
            "Turn off the heater",
            "Gibberish input"
        ],
        "label": [1, 1, 0, 1, 1, 0]  # 1代表有效物联网命令，0代表无效
    }
    df = pd.DataFrame(data)
    dataset = Dataset.from_pandas(df)
   
    # 2. 加载分词器与模型
    model_name = "boltuix/NeuroBERT-Tiny"  # 使用NeuroBERT微型版
    tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2)
   
    # 3. 分词处理
    def tokenize_function(examples):
        return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True, max_length=64)  # 短长度适应物联网命令
   
    tokenized_dataset = dataset.map(tokenize_function, batched=True)
   
    # 4. 设置为PyTorch格式
    tokenized_dataset.set_format("torch", columns=["input_ids", "attention_mask", "label"])
   
    # 5. 定义训练参数
    training_args = TrainingArguments(
        output_dir="./iot_neurobert_results",
        num_train_epochs=5,  # 小数据集增加训练轮次
        per_device_train_batch_size=2,
        logging_dir="./iot_neurobert_logs",
        logging_steps=10,
        save_steps=100,
        evaluation_strategy="no",
        learning_rate=3e-5,  # 针对微型版调整学习率
    )
   
    # 6. 初始化训练器
    trainer = Trainer(
        model=model,
        args=training_args,
        train_dataset=tokenized_dataset,
    )
   
    # 7. 执行微调
    trainer.train()
   
    # 8. 保存微调后模型
    model.save_pretrained("./fine_tuned_neurobert_iot")
    tokenizer.save_pretrained("./fine_tuned_neurobert_iot")
   
    # 9. 示例推理
    text = "Turn on the light"
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=64)
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
        logits = outputs.logits
        predicted_class = torch.argmax(logits, dim=1).item()
    print(f"文本'{text}'的预测类别: {'有效物联网命令' if predicted_class == 1 else '无效命令'}")
   

3. 部署：将微调后模型导出为ONNX或TensorFlow Lite格式供边缘设备使用

与其他模型对比

NeuroBERT微型版针对物联网的优化训练和量化使其比DistilBERT等大型模型更适合微控制器。

标签

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许可证

MIT许可证：可自由使用、修改和分发，适用于商业及个人用途。详见LICENSE。

致谢

• 基础模型: google-bert/bert-base-uncased
• 优化者: boltuix，针对边缘AI应用进行量化
• 库支持: Hugging Face的transformers团队提供模型托管与工具

支持与社区

如有问题或建议：

• 访问Hugging Face模型页
• 在仓库提交问题
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