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-Mini —— 面向边缘AI、物联网及设备端自然语言处理的快速BERT üöÄ

‚ö° 专为低延迟、轻量级自然语言处理任务打造 —— 完美适配智能助手、微控制器及嵌入式应用！

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-Mini 是从 google/bert-base-uncased 衍生的轻量级自然语言处理模型，专为边缘和物联网设备的实时推理优化。量化后仅约35MB大小，包含约1000万参数，为移动应用、可穿戴设备、微控制器和智能家居设备等资源受限环境提供高效的上下文语言理解能力。设计注重低延迟和离线运行，是注重隐私且网络连接有限应用的理想选择。

• 模型名称: NeuroBERT-Mini
• 大小: 约35MB（量化后）
• 参数: 约700万
• 架构: 轻量级BERT（2层，隐藏层大小256，4个注意力头）
• 描述: 轻量级2层，256隐藏单元
• 许可证: MIT —— 可免费用于商业和个人用途

核心特性

• ‚ö° 轻量级: 约35MB的体积适应存储有限的设备。
• ü߆ 上下文理解: 通过紧凑架构捕捉语义关系。
• üì∂ 离线能力: 无需互联网连接即可完全运行。
• ‚öôÔ∏è 实时推理: 针对CPU、移动NPU和微控制器优化。
• üåç 多功能应用: 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

确保环境支持Python 3.6+，并有约35MB的存储空间用于模型权重。

下载说明

1. 通过Hugging Face:
   • 访问模型页面 boltuix/NeuroBERT-Mini。
   • 下载模型文件（约35MB）或克隆仓库：

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

2. 通过Transformers库:
   • 直接在Python中加载模型：

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

3. 手动下载:
   • 从Hugging Face模型中心下载量化后的模型权重。
   • 解压并集成到边缘/物联网应用中。

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或文本分类：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

# ü߆ 加载分词器和分类模型
model_name = "boltuix/NeuroBERT-Mini"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
model.eval()

# üß™ 示例输入
text = "Turn off the fan"

# ‚úÇÔ∏è 分词处理
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# üîç 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()

# üè∑Ô∏è 定义标签
labels = ["关闭", "开启"]

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

输出:

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以提高准确率。

评估

NeuroBERT-Mini在掩码语言建模任务上进行了评估，使用10个物联网相关句子。模型预测每个掩码词的前5个可能词，若预期词在前5则视为测试通过。

测试句子

评估代码

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM
import torch

# ü߆ 加载模型和分词器
model_name = "boltuix/NeuroBERT-Mini"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(model_name)
model.eval()

# üß™ 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 = []

# üîÅ 运行测试
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({
        "sentence": text,
        "expected": answer,
        "predictions": guesses,
        "pass": answer.lower() in [g[0] for g in guesses]
    })

# üñ®Ô∏è 打印结果
for r in results:
    status = "‚úÖ 通过" if r["pass"] else "‚ùå 未通过"
    print(f"\nüîç {r['sentence']}")
    print(f"üéØ 预期: {r['expected']}")
    print("üîù 前5预测 (词 : 置信度):")
    for word, score in r['predictions']:
        print(f"   - {word:12} | {score:.4f}")
    print(status)

# üìä 总结
pass_count = sum(r["pass"] 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（取决于微调）。

模型在物联网上下文（如“sensors”、“off”、“open”）表现良好，但对“five”等数字词可能需要微调。

评估指标

注意: 指标因硬件（如树莓派4、安卓设备）和微调而异。建议在目标设备上测试获取准确结果。

应用场景

NeuroBERT-Mini专为计算和连接受限的边缘及物联网场景设计。主要应用包括：

• 智能家居设备: 解析如“Turn [MASK] the coffee machine”（预测“on”）或“The fan will turn [MASK]”（预测“off”）等命令。
• 物联网传感器: 解释传感器上下文，如“The drone collects data using onboard [MASK]”（预测“sensors”）。
• 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，如“She is a [MASK] at the hospital”（预测“nurse”）。
• 语音助手: 本地命令解析，如“Please [MASK] the door”（预测“shut”）。
• 玩具机器人: 交互式玩具的轻量级命令理解。
• 健身追踪器: 本地文本反馈处理，如情感分析。
• 车载助手: 无需云API的离线命令消歧。

硬件要求

• 处理器: CPU、移动NPU或微控制器（如ESP32、树莓派）
• 存储: 约35MB用于模型权重（量化减小体积）
• 内存: 约80MB RAM用于推理
• 环境: 离线或低连接设置

量化确保高效内存使用，适合微控制器。

训练数据

• 自定义物联网数据集: 聚焦物联网术语、智能家居命令和传感器相关上下文的精选数据（源自chatgpt-datasets）。提升命令解析和设备控制等任务表现。

建议针对特定领域数据微调以获得最佳效果。

微调指南

为适应自定义物联网任务（如特定智能家居命令）微调NeuroBERT-Mini：

1. 准备数据集: 收集标注数据（如带意图的命令或掩码句子）。
2. 使用Hugging Face微调:

   #!pip uninstall -y transformers torch datasets
   #!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表示有效物联网命令，0表示无效
   }
   df = pd.DataFrame(data)
   dataset = Dataset.from_pandas(df)
   
   # 2. 加载分词器和模型
   model_name = "boltuix/NeuroBERT-Mini"  # 使用NeuroBERT-Mini
   tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
   model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2)
   
   # 3. 分词处理数据集
   def tokenize_function(examples):
       return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True, max_length=64)  # 物联网命令设置较短max_length
   
   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,  # 小数据集增加周期
       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NeuroBERT-Mini调整
   )
   
   # 6. 初始化Trainer
   trainer = Trainer(
       model=model,
       args=training_args,
       train_dataset=tokenized_dataset,
   )
   
   # 7. 微调模型
   trainer.train()
   
   # 8. 保存微调后的模型
   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: 将微调后的模型导出为ONNX或TensorFlow Lite格式用于边缘设备。

与其他模型对比

NeuroBERT-Mini在体积和性能间取得平衡，适合资源略多于NeuroBERT-Tiny目标的边缘设备。

标签

#NeuroBERT-Mini #边缘自然语言处理 #轻量级模型 #设备端AI #离线自然语言处理
#移动AI #意图识别 #文本分类 #命名实体识别 #转换器
#微型转换器 #嵌入式自然语言处理 #智能设备AI #低延迟模型
#物联网AI #高效BERT #自然语言处理2025 #上下文感知 #边缘机器学习
#智能家居AI #上下文理解 #语音AI #生态AI

许可证

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

致谢

• 基础模型: google-bert/bert-base-uncased
• 优化者: boltuix，为边缘AI应用量化
• 库: Hugging Face transformers 团队提供模型托管和工具

支持与社区

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