训练或微调以生成新组合结构

能通过训练或者微调，产生其它没有的组合的结构，比如有化学组成和空年组，想要生成指定化学成分+指定空间组的结构，以下是针对需求的详细分析与实现思路，同时给出相应的 Python 代码示例。

1. 训练或微调以生成新组合结构

要生成指定化学成分与指定空间组的结构，你可以对 mattergen 模型进行微调。微调的过程一般是在预训练模型的基础上，利用包含目标组合结构的数据集进一步训练模型。

2. 生成模型中未实现的词条

对于像“过电势”这类模型未实现的词条，你可以先进行预训练，再进行微调。预训练能够让模型学习到通用的语言特征，微调则可让模型聚焦于特定的任务。

3. 预训练过程

数据集创建

你需要构建一个包含目标词条与组合结构的数据集。数据集可以是文本文件，每行代表一个样本。

预训练步骤

1. 加载预训练模型：加载 mattergen 模型。
2. 数据处理：把数据集转换为模型能够接受的格式。
3. 训练模型：运用处理后的数据对模型进行训练。

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于说明预训练和微调的过程：

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer

加载预训练模型和分词器

model_name = “your_mattergen_model_name” # 替换为实际的 mattergen 模型名称
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

数据集创建示例

data = [
“指定化学成分1 + 指定空间组1”,
“指定化学成分2 + 指定空间组2”,
“过电势相关描述1”,
“过电势相关描述2”
]

数据处理

def tokenize_function(examples):
return tokenizer(examples[“text”], padding=“max_length”, truncation=True)

tokenized_datasets = tokenize_function({“text”: data})
tokenized_datasets = {k: [v] for k, v in tokenized_datasets.items()}

训练参数设置

training_args = TrainingArguments(
output_dir=‘./results’, # 输出目录
num_train_epochs=3, # 训练轮数
per_device_train_batch_size=16, # 每个设备的训练批次大小
save_steps=10_000, # 每多少步保存一次模型
save_total_limit=2, # 最多保存的模型数量
prediction_loss_only=True,
)

训练器

trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=tokenized_datasets,
)

预训练

trainer.train()

保存预训练后的模型

model.save_pretrained(“./pretrained_model”)
tokenizer.save_pretrained(“./pretrained_model”)

微调示例

假设你有一个微调数据集 fine_tuning_data

fine_tuning_data = [
“微调数据示例1”,
“微调数据示例2”
]

fine_tuning_tokenized_datasets = tokenize_function({“text”: fine_tuning_data})
fine_tuning_tokenized_datasets = {k: [v] for k, v in fine_tuning_tokenized_datasets.items()}

微调训练器

fine_tuning_trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=fine_tuning_tokenized_datasets,
)

微调

fine_tuning_trainer.train()

保存微调后的模型

model.save_pretrained(“./fine_tuned_model”)
tokenizer.save_pretrained(“./fine_tuned_model”)

注意事项

• 要把 your_mattergen_model_name 替换成实际的 mattergen 模型名称。
• 数据集需要依据实际情况进行扩充与优化。
• 训练参数可以根据具体任务和计算资源进行调整。