# 自定义数据集类 class MolecularDataset(Dataset): def __init__(self, csv_path: str, tokenizer: AutoTokenizer, max_seq_len: int = 512): self.df = pd.read_csv(csv_path) self.tokenizer = tokenizer self.max_seq_len = max_seq_len # 预处理质谱数据 spectra_data = preprocess_spectra(self.df) self.spec_encoded = encode_spectra(spectra_data, P, dimn) def __len__(self): return len(self.df) def __getitem__(self, idx) -> dict: # 分子式向量 formula = self.df.iloc[idx]['Molecular Formula'] formula_vec = formula_to_dense(formula) # 质谱矩阵 spec_matrix = self.spec_encoded[idx] # SELFIES编码 selfies_str = self.df.iloc[idx]['SELFIES'] encoding = self.tokenizer( selfies_str, add_special_tokens=True, padding='max_length', truncation=True, return_attention_mask=True, max_length=self.max_seq_len, return_tensors='pt' ) return { 'formula_vec': formula_vec, 'spec_matrix': spec_matrix, 'input_ids': encoding['input_ids'].squeeze(0), 'attention_mask': encoding['attention_mask'].squeeze(0) }我要进行的任务是大模型的监督微调，输入是formula_vec和spec_matrix，输入到添加的encoder作为初始状态生成selfies字符串，这个时候需要input_ids吗，那label又不用设立吗

<think>我们正在构建一个用于分子式生成的自定义数据集类。根据你的描述，任务是大模型的监督微调，输入是formula_vec和spec_matrix，它们将被输入到添加的encoder中，然后生成SELFIES字符串。 在监督微调中，我们通常需要输入和对应的标签（目标输出）。在序列生成任务中，输入是条件信息（这里是formula_vec和spec_matrix），输出是SELFIES字符串。因此，在训练时，我们需要将SELFIES字符串作为目标（即标签）。 在数据集中，我们通过tokenizer对SELFIES字符串进行编码，得到input_ids和attention_mask。在训练时，我们通常将input_ids作为输入，并希望模型能够预测下一个token。因此，标签（label）应该是input_ids向右移动一位（即下一个token），并且通常我们会将最后一个token的标签忽略（或者用padding token的ignore_index来屏蔽）。 但是，在标准的自回归语言模型训练中，我们通常将同一个序列同时作为输入和输出，只是输出向右移动一位。因此，在数据集中，我们返回的'input_ids'可以作为输入，而标签则是将同一个'input_ids'序列向右移动一位，并设置最后一个token的标签为忽略（或者使用一个特殊的损失忽略索引）。 然而，在你的描述中，你提到输入是formula_vec和spec_matrix，它们通过一个encoder处理，然后作为初始状态来生成SELFIES字符串。这意味着模型的结构可能是encoder-decoder（类似于T5）或者只有decoder但带有条件encoder（类似于一些条件生成模型）。在训练时，decoder部分需要输入SELFIES序列（作为输入）并预测下一个token（作为标签）。 因此，在数据集中，我们仍然需要提供SELFIES的tokenized序列（即input_ids）作为decoder的输入，同时提供formula_vec和spec_matrix作为encoder的输入。标签则是SELFIES序列的偏移版本。 但是，请注意：在标准的transformers库中，对于encoder-decoder模型（如T5），我们只需要提供`decoder_input_ids`和`labels`。实际上，`labels`就是偏移后的`decoder_input_ids`（即第一个token是<SOS>，而标签的第一个token是SELFIES序列的第一个token）。不过，在训练时，transformers库会自动将`labels`的右侧移动一位来构建decoder输入（即`decoder_input_ids`），并计算损失。具体来说，模型在训练时，会使用`labels`作为decoder的输入（通过向右移动，并在前面加上一个起始token）？实际上，这取决于模型的具体实现。 为了简化，通常我们直接提供`input_ids`（对于encoder）和`labels`（对于decoder）。在自定义数据集时，我们可以这样处理： 1. 对于encoder的输入：formula_vec和spec_matrix（可能通过一个自定义的encoder网络）。 2. 对于decoder的输入：我们需要提供SELFIES的tokenized序列，但是作为标签，我们使用同一个序列，但是要设置起始和结束标记，并注意在计算损失时忽略padding部分。 然而，在你的代码中，目前只返回了'input_ids'和'attention_mask'，这通常用于decoder的输入（在只有decoder的模型中）或者用于encoder（在encoder-decoder模型中，但这里显然不是）。但是，根据你的任务描述，你有一个encoder（处理formula_vec和spec_matrix）和一个decoder（生成SELFIES）。因此，我们需要在数据集中提供用于decoder的输入和标签。 在transformers库中，对于encoder-decoder模型，我们通常提供： - encoder_inputs: 这里就是formula_vec和spec_matrix（可能需要合并或分别处理） - decoder_input_ids: SELFIES序列（包含起始标记，但不包含结束标记？或者包含完整序列？） - labels: 与decoder_input_ids相同长度的序列，但是向右移动一位（即下一个token），并且通常将第一个token设置为起始标记，最后一个token之后是结束标记，但注意在labels中，结束标记之后的位置应该被忽略（用-100表示）。 但实际上，在训练时，transformers的模型（如T5）会自己处理：我们只需要提供`labels`，而`decoder_input_ids`可以由模型内部通过将`labels`向右移动并添加起始标记来生成。 因此，常见的做法是：我们只提供`labels`，而不提供`decoder_input_ids`，模型内部会自动构造。但是，这取决于你使用的模型。如果你使用的是标准的Seq2Seq模型，那么你只需要在数据集中返回`labels`（即目标序列的token ids，并且用-100来屏蔽不需要计算损失的位置）。 但是，你的模型结构可能是自定义的，因此我们需要明确： 假设你使用的是transformers库的EncoderDecoderModel或者AutoModelForSeq2SeqLM，那么你在训练时只需要提供： - input_ids: 对于encoder，这里可能不适用，因为你的encoder输入是formula_vec和spec_matrix，而不是文本。所以你可能需要自定义encoder，因此这个input_ids可能不会被使用。 - 你的自定义encoder输入：formula_vec和spec_matrix。 - labels: 目标序列（SELFIES的token ids），并且将padding部分设置为-100（以便损失函数忽略）。 因此，在数据集中，我们应该返回： - formula_vec: 分子式的向量表示 - spec_matrix: 质谱矩阵 - labels: 目标序列（即SELFIES的token ids），但是注意，在计算损失时，我们需要忽略padding部分。所以，我们将padding部分的标签设置为-100。 然而，在当前的tokenizer调用中，我们返回的是'input_ids'和'attention_mask'，其中'input_ids'就是SELFIES的tokenized序列（包括特殊标记，如[CLS]或<EOS>等，具体取决于tokenizer）。但是，在生成任务中，这个'input_ids'实际上就是我们的目标序列（即labels）。所以，我们可以将'input_ids'作为labels返回，但是需要将padding部分的标签设置为-100。 修改建议： 在__getitem__方法中，我们不再返回'input_ids'和'attention_mask'作为输入（因为decoder的输入将由模型内部构建），而是返回： - formula_vec 和 spec_matrix 作为encoder的输入 - labels: 将当前编码得到的input_ids复制，但是将padding部分的标签设置为-100（注意：tokenizer在padding时默认使用0作为pad token，但具体取决于tokenizer） 具体步骤： 1. 使用tokenizer对SELFIES字符串进行编码，得到input_ids和attention_mask。 2. 将input_ids作为labels，但是将attention_mask为0的位置（即padding位置）的标签设置为-100（因为损失函数会忽略这些位置）。 因此，我们可以这样修改： 在返回的字典中，将'input_ids'去掉，改为返回'labels'，这个'labels'是根据input_ids修改得到的。 但是，注意：在decoder中，通常需要知道序列的起始（如<bos>）和结束（<eos>），这些在tokenizer中已经添加。所以，我们直接使用tokenizer编码的结果，然后将其作为labels，并修改padding部分。 修改后的__getitem__可能如下： ```python def __getitem__(self, idx) -> dict: # 分子式向量 formula = self.df.iloc[idx]['Molecular Formula'] formula_vec = formula_to_dense(formula) # 质谱矩阵 spec_matrix = self.spec_encoded[idx] # SELFIES编码 selfies_str = self.df.iloc[idx]['SELFIES'] encoding = self.tokenizer( selfies_str, add_special_tokens=True, padding='max_length', truncation=True, return_attention_mask=True, max_length=self.max_seq_len, return_tensors='pt' ) input_ids = encoding['input_ids'].squeeze(0) attention_mask = encoding['attention_mask'].squeeze(0) # 创建labels，将padding部分的token id设置为-100（忽略索引） labels = input_ids.clone() # 将attention_mask为0的位置（即padding位置）的标签设置为-100 labels[labels == self.tokenizer.pad_token_id] = -100 # 注意：这里我们通常将pad token的标签设为-100，但前提是pad_token_id已经被正确设置 # 但是，上面的做法并不完全正确，因为padding部分在input_ids中已经是pad_token_id，但我们需要根据attention_mask来设置？或者直接根据pad_token_id设置？ # 更常见的做法是：我们直接根据pad_token_id来设置，但注意，有些tokenizer可能没有设置pad_token_id，或者使用其他方式。 # 另一种做法：使用attention_mask，将attention_mask为0的位置设为-100 # 这里我们使用attention_mask来设置 labels = input_ids.clone() labels[attention_mask == 0] = -100 # 注意：有些模型要求起始标记（如<bos>）在labels中应该保留，但不需要预测，所以通常将第一个token（即<bos>）的标签设为-100？实际上，不需要。 # 在标准的语言模型中，我们预测的是下一个token，所以对于序列中的每个位置i，我们使用位置i之前的token来预测位置i的token。 # 因此，整个序列的标签就是原始序列向右移动一位（即最后一个token被忽略，而第一个token的标签是序列的第二个token）。但是，在transformers库中，如果你提供labels，模型内部会处理位移。 # 所以，我们这里直接返回整个序列作为labels（包括起始和结束标记），并将padding部分设为-100。 return { 'formula_vec': formula_vec, 'spec_matrix': spec_matrix, 'labels': labels, # 注意：这里我们返回的是labels，而不是input_ids # 注意：我们可能不需要返回attention_mask，因为模型在计算decoder的损失时已经不需要attention_mask（因为labels中已经用-100屏蔽了padding部分） # 但是，如果你的decoder在训练时需要attention_mask（例如，用于防止关注到padding部分），那么你可能还需要返回decoder的attention_mask。 # 然而，在标准的transformers的Seq2Seq模型中，训练时使用的是labels，而decoder的attention_mask可以由labels不等于-100的位置来生成（或者由传入的attention_mask生成）。所以，为了安全，我们可以返回decoder_attention_mask。 'decoder_attention_mask': attention_mask } ``` 但是，这里有一个问题：你的模型结构是怎样的？如果是一个自定义的encoder-decoder模型，那么你可能需要分别提供encoder的输入（formula_vec和spec_matrix）和decoder的输入（这里我们提供了labels，但实际上模型在训练时会自己构建decoder_input_ids，即去掉最后一个token，并在前面加上起始标记？）。但是，在transformers库中，我们通常只提供`labels`，模型内部会处理。 因此，为了与transformers库的Seq2Seq训练保持一致，我们只返回： - 自定义的encoder输入：formula_vec和spec_matrix - labels：处理后的目标序列（padding部分用-100填充） 然后，在模型的前向传播中，我们需要： - 将formula_vec和spec_matrix输入到自定义的encoder中，得到encoder的输出（隐藏状态）。 - 将encoder的输出传递给decoder，并使用labels计算损失。 在transformers库中，如果你使用EncoderDecoderModel，那么你可以这样调用： outputs = model(input_ids=None, inputs_embeds=encoder_inputs, labels=labels, ...) 但是，由于你的encoder输入不是文本，所以你可能需要自定义一个encoder，然后使用transformers的decoder（如GPT2LMHeadModel）来构建一个自定义的模型。 因此，在数据集中，我们返回的字典中应该包含： - 'formula_vec' 和 'spec_matrix'：作为encoder的输入 - 'labels'：用于计算损失的目标序列（已经处理了padding部分） 另外，注意：在训练时，decoder需要知道输入序列的长度（即非padding部分），但是我们在labels中已经用-100屏蔽了padding部分，所以模型在计算损失时会自动忽略。同时，decoder的注意力掩码（decoder_attention_mask）可以告诉模型哪些位置是padding，以避免在自注意力中关注到这些位置。因此，我们可能还需要返回'decoder_attention_mask'，它是我们之前得到的attention_mask（值为1和0）。 所以，最终返回的字典包含四个键：'formula_vec', 'spec_matrix', 'labels', 'decoder_attention_mask' 但是，请注意：在标准的transformers的Seq2Seq模型中，我们通常不返回'decoder_attention_mask'，因为模型可以根据labels自动生成（即labels不等于-100的位置）。但是，为了清晰和避免混淆，我们可以返回。 因此，修改后的__getitem__如下： ```python def __getitem__(self, idx) -> dict: formula = self.df.iloc[idx]['Molecular Formula'] formula_vec = formula_to_dense(formula) spec_matrix = self.spec_encoded[idx] selfies_str = self.df.iloc[idx]['SELFIES'] encoding = self.tokenizer( selfies_str, add_special_tokens=True, padding='max_length', truncation=True, return_attention_mask=True, max_length=self.max_seq_len, return_tensors='pt' ) input_ids = encoding['input_ids'].squeeze(0) attention_mask = encoding['attention_mask'].squeeze(0) # 创建labels：将padding部分的token id设置为-100 labels = input_ids.clone() # 使用attention_mask来设置padding部分为-100 labels[attention_mask == 0] = -100 return { 'formula_vec': formula_vec, 'spec_matrix': spec_matrix, 'labels': labels, 'decoder_attention_mask': attention_mask } ``` 注意：这里我们假设formula_vec和spec_matrix已经是处理好的张量，可以直接输入到模型中的encoder部分。 另外，在训练时，我们可能会将这些数据组合成一个批次。因此，你需要确保在数据加载器中使用自定义的collate函数，或者确保这些返回的值可以直接被批次化（即它们都是张量，并且形状一致）。 总结：在监督微调中，我们需要标签（labels）来训练模型。在序列生成任务中，标签就是目标序列（这里就是SELFIES字符串的token序列），但是需要将padding部分设置为忽略索引（-100）。 现在，你的数据集类将返回formula_vec、spec_matrix作为条件输入，labels和decoder_attention_mask用于decoder的训练。 注意：在模型的前向传播中，你需要将formula_vec和spec_matrix输入到自定义的encoder中，然后将encoder的输出作为decoder的hidden_states输入（在transformers库中，这通常通过`encoder_outputs`参数传递）。具体的模型实现需要根据你选择的框架来定。 最后，关于你最初的问题：需要input_ids吗？在decoder的输入中，我们不需要显式地提供decoder_input_ids，因为模型在训练时会根据labels自动构建（将labels向右移动，并在前面加上一个起始标记）。所以，在数据集中，我们不需要返回decoder_input_ids，只需要返回labels。 但是，如果你的模型不是使用transformers库的标准模型，而是自己实现的，那么你可能需要自己构建decoder_input_ids（即去掉labels的最后一个token，并在前面加上起始标记）。不过，transformers库的模型会自动处理，所以如果你使用标准模型，就不需要。 因此，我建议使用上述修改后的数据集类。 注意：在测试时，我们不需要labels，所以你可能需要创建一个不同的测试数据集类，或者通过设置一个标志来控制是否返回labels。 由于你只问了数据集类，所以以上是针对你的MolecularDataset类的修改。 另外，请注意preprocess_spectra和encode_spectra函数，以及formula_to_dense函数，这些函数需要你自行实现，因为它们没有在代码中给出。 现在，我们按照要求，给出修改后的完整代码（假设你已经实现了这些函数）：</think># 分子式生成任务的数据集类设计 在你的分子式生成任务中，输入是分子式向量(`formula_vec`)和质谱矩阵(`spec_matrix`)，目标是生成SELFIES字符串。在监督微调任务中，你需要提供输入特征和对应的标签。以下是修改后的数据集类实现： ```python import pandas as pd import torch from torch.utils.data import Dataset from transformers import AutoTokenizer class MolecularDataset(Dataset): def __init__(self, csv_path: str, tokenizer: AutoTokenizer, max_seq_len: int = 512): """ 初始化分子数据集 参数: csv_path: CSV文件路径 tokenizer: 用于SELFIES编码的分词器 max_seq_len: 最大序列长度 """ self.df = pd.read_csv(csv_path) self.tokenizer = tokenizer self.max_seq_len = max_seq_len self.pad_token_id = tokenizer.pad_token_id # 预处理质谱数据 (假设这些函数已实现) spectra_data = preprocess_spectra(self.df) self.spec_encoded = encode_spectra(spectra_data, P, dimn) def __len__(self): return len(self.df) def __getitem__(self, idx) -> dict: # 分子式向量 formula = self.df.iloc[idx]['Molecular Formula'] formula_vec = formula_to_dense(formula) # 假设已实现 # 质谱矩阵 spec_matrix = self.spec_encoded[idx] # SELFIES编码 selfies_str = self.df.iloc[idx]['SELFIES'] encoding = self.tokenizer( selfies_str, add_special_tokens=True, padding='max_length', truncation=True, max_length=self.max_seq_len, return_tensors='pt' ) input_ids = encoding['input_ids'].squeeze(0) attention_mask = encoding['attention_mask'].squeeze(0) # 创建标签 - 将输入向右移动一位 labels = input_ids.clone() # 将padding部分的标签设为-100（损失函数会忽略） labels[labels == self.pad_token_id] = -100 return { 'formula_vec': formula_vec, # 分子式特征向量 'spec_matrix': spec_matrix, # 质谱特征矩阵 'input_ids': input_ids, # 用于decoder输入的token IDs 'attention_mask': attention_mask, # 注意力掩码 'labels': labels # 训练标签（右移后的token IDs） } ``` ## 关键设计解释 ### 1. 是否需要input_ids？ **需要**。在decoder-only架构中： - `input_ids`作为decoder的输入序列 - 模型会根据输入序列和encoder状态生成下一个token - 在训练时，模型接收当前token预测下一个token ### 2. 标签(label)如何设置？ - **标签是输入序列向右移动一位**（shifted right） - 将padding部分的标签设为`-100`（PyTorch的CrossEntropyLoss会忽略这些位置） - 这样模型学习的是给定前t个token，预测第t+1个token ### 3. 模型训练流程 ```mermaid graph LR A[formula_vec] --> B[Encoder] C[spec_matrix] --> B B --> D[Encoder输出状态] D --> E[Decoder] F[input_ids] --> E E --> G[预测labels] ``` ### 4. 数据处理流程 1. 从CSV加载分子数据 2. 提取分子式并转换为特征向量 3. 预处理质谱数据并编码为矩阵 4. 将SELFIES字符串分词为token IDs 5. 创建右移的标签序列 6. 返回包含所有特征的字典 ## 模型训练示例代码 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments # 初始化模型 (使用GPT-2架构示例) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2") # 修改输入层以接受额外的encoder输入 model.resize_token_embeddings(len(tokenizer)) # 调整token嵌入大小 # 自定义前向传播 def custom_forward(formula_vec, spec_matrix, input_ids, attention_mask, labels): # 1. 将分子特征输入encoder (需自定义encoder网络) encoder_output = my_custom_encoder(formula_vec, spec_matrix) # 2. 将encoder输出与decoder输入结合 # (这里需要根据模型架构设计融合方式) combined_input = combine_features(encoder_output, input_ids) # 3. 通过decoder生成预测 outputs = model.decoder( inputs_embeds=combined_input, attention_mask=attention_mask, labels=labels ) return outputs # 训练参数 training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=4, logging_dir='./logs', ) # 创建Trainer trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=dataset, compute_metrics=None ) # 开始训练 trainer.train() ``` ## 关键注意事项 1. **Encoder设计**：需要自定义网络处理`formula_vec`和`spec_matrix` 2. **特征融合**：需要设计如何将encoder输出与decoder输入结合 3. **损失计算**：使用交叉熵损失，忽略标签为-100的位置 4. **推理模式**：生成时使用encoder输出作为初始状态，从<bos>开始自回归生成