instructERC论文阅读笔记

2024-12-14
论文题目：InstructERC: Reforming Emotion Recognition in Conversation with Multi-task Retrieval-Augmented Large Language Models
说明：以下内容纯属本人看论文及复现代码的记录，如想了解论文细节，请移步论文原文看。

碎碎念：

作者为华中科技大学硕士生，该论文为他在美团实习期间成果

代码：

作者提供了代码，链接如下：
https://github.com/LIN-SHANG/InstructERC

环境配置记录：

作者推荐用docker,但是我没有用过docker跑深度学习代码。所以，我直接用的conda，在autodl上面租的RTX4090，debug的时候租的1张显卡，微调llama2的时候租的4张显卡。
没有创建虚拟环境，直接用的base环境，镜像是pytorch2.0.0,cuda11.8, python3.8(ubuntu20.04)，然后也没有安装作者的requirements.txt文件(主要是在安装这个文件的时候报了很多错一直装不上，所以就没有安装了)，然后安装如下几个包就能跑通了(版本最好也对应上，不然不一定能跑通)：
于是重新创建环境
pip install numpy1.24.3
pip install transformers4.30.2
pip install deepspeed0.12.3
pip install SentencePiece0.1.99
conda install mpi4py
pip install Ninja1.11.1
pip install pandas2.0.1
然后还需要设置一下环境变量(不设置可能会报错误，跟ninja相关的错，环境变量里面加上ninja的到bin的安装路径即可，通过在命令行输入which ninja即可得到路径)

代码复现注意事项

实现细节：作者的训练分为两个阶段
第一阶段，使用speaker_task=True,相当于进行模型预热？？
第二阶段，使用emotion_prediction=True和ERC main task联合训练。
不需要同时设置emotion_prediction和speaker_task为true。
因此，作者提供的train_and_inference_Uni.sh文件里面的第一阶段的时候只进行了speaker识别任务，第二阶段没有进行说话者识别任务。在第一阶段if [ ${emotion_prediction} = ‘False’ ]，走的是这个分支，在第二阶段，elif [ ${emotion_prediction} = ‘True’ ]走的是这个分支。
train_and_inference_Plain.sh这个文件里面是使用大模型进行ERC任务的实验，也就是没有其他的辅助任务和说话者识别预训练任务，直接测试用大模型来进行ERC任务的实验结果。
注：
还有一点需要注意的是，有可能在跑的时候会报cuda outofmemory错误，这种情况下需要把代码中的deepspeed_config的fp16关闭掉，把bfloat16打开，我除了改动这里以外，还改了几处跟半精度微调大模型相关的代码(是我自己根据看的大模型微调教程改的)，但是作者代码仓库里的issue给的答复是只要改”deepspeed_config的fp16关闭掉，把bfloat16打开“就行应该。反正我顺利跑通了。

最后要注意的是，作者的代码里面没有给出论文里面的demonstration模块，作者说的意思大概是由于美团的什么代码保密原则不能公开。

代码复现用时

15个batch，在4张RTX4090上面微调llama2，花费了快4小时，30块钱(心疼中，嘤嘤嘤~)
其他的任务，比如说话者识别预热模型参数和测试纯大模型进行ERC任务，花费的时间要少很多，大约半个多小时就可以了应该是。

代码复现结果分析

出于成本考虑(俺们实验室只有3090，4090得自己花钱租555~)，我这里只进行了在meld数据集上的复现，并且只进行了lora这种微调方式。
纯llama2-7b-hf微调进行ERC任务的结果大概是f1=62_63，acc=6365
作者的方法(这里没有示例检索模块)实验结果大概是f1=64.69,acc=65.62
作者在论文里面记录的实验结果是69.15
可见，我这里复现出的结果跟做作者还是有很大差距的(这里应该主要是因为示例检索模块的原因，作者也说了这个模块比较重要，或许还有部分我自己对于微调大模型没有什么经验的原因)
其他的消融实验我就不做了，费钱555_{我还是老老实实的做自己的3090实验吧(无奈})

摘要：

对话情绪识别的发展一直受到pipeline设计复杂性的阻碍，导致ERC模型经常过度拟合特定的数据集和对话模式。在这项研究中，我们提出了一种新的方法，即InstructERC，将ERC任务从判别式框架重新调整为基于大型语言模型( LLMs )的生成式框架。instructERC有4个重大贡献：

1. 引入一个简单但是有效的模板检索模块，通过将语义相似度较高的历史对话内容、标签陈述、情绪域演示连接起来进行串联，从而显式地整合多粒度对话监督信息

2. 进一步地，我们引入了两个额外的情绪对齐任务，即说话人识别和情绪预测任务，对对话中的对话角色关系和未来情绪倾向进行隐式建模。

3. 我们的基于LLM的即插即用插件框架显著优于之前的所有模型，并在3个常用的ERC数据集上实现了全面的SOTA。

4. 此外，我们首次承担了在三个ERC数据集上统一标签映射和建模的任务，展示了LLM强大的泛化能力。

对参数有效性、数据缩放和数据混合实验的广泛分析为InstructERC在实际场景中的应用提供了经验指导。我们的代码已经在Github上发布。

结论：

总之，我们的研究引入了instructERC,一种变革性的方法利用大型语言模型在生成框架中重新定义ERC任务。instructERC将独特的检索模板与情绪域检索模块相结合，能够适应不同的会话长度和提供高度相关的情绪识别示例。历史窗口探索实验说明了语境建模的最佳会话轮数是多少，这对于以前的工作由于令牌限制是无法达到的。此外，它集成了两个新颖的任务：说话人识别和情感预测，有效地建模了复杂的会话动态和说话人关系。这种方法允许更细致入微的ERC信息集成。值得注意的是，我们基于LLM的插件框架超越了所有先前的模型，在三个ERC数据集上设置了新的基准。我们还率先在这些数据集上统一了标签映射和建模，展示了LLM强大的泛化能力。此外，在数据缩放探索实验中发现了低资源互增益现象。我们的广泛分析为在真实世界场景中实现InstructERC提供了实际的见解，突出了其在对话中情感识别的效率和有效性。

方法：

主任务的输入是：指令、历史内容、标签声明、给定话语的演示检索的连接。
代码里面的演示检索模块由于美团的什么什么规定，没有开放出来。
模型使用了两个辅助任务与主任务一起微调LLM进行联合训练。
两个辅助任务分别是说话者识别、情绪反应预测。
说话者识别任务：为了让LLM捕捉不同个体的说话风格。在不考虑上下文的情况下，让大模型识别说话者。
情绪反应预测任务：这个任务是为了？？
训练分为两个阶段：

第1阶段使用说话者识别来预热参数。

第2阶段使用ERC主任务和情绪反应预测任务一起来微调LLM。

其他

笔记都是本人看论文时的个人意见和想法，仅供参考，如果您有任何建议也非常欢迎留言指出~
2024-12-14
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neu 计算机科学与工程学院(本硕东b)研三在读