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Hugging Face 的 Transformers 库是一个用于自然语言处理(NLP)的强大 Python 库,它提供了对各种预训练模型的访问和使用接口。该库具有以下特点和功能:

主要特点

  1. 丰富的预训练模型:Transformers 库包含了大量的预训练模型,如 BERT、GPT - 2、RoBERTa、XLNet 等。这些模型在大规模的文本数据上进行了预训练,可以用于多种 NLP 任务。
  2. 统一的 API:提供了统一的 API 接口,使得用户可以方便地加载、使用和微调不同的预训练模型。无论是文本分类、命名实体识别还是问答系统,都可以使用相似的代码结构进行实现。
  3. 易于使用:该库的设计使得即使是初学者也能快速上手。它提供了简单的函数和类,用于处理文本输入、模型加载和推理。
  4. 跨平台支持:可以在多种深度学习框架上运行,包括 PyTorch 和 TensorFlow。用户可以根据自己的需求选择合适的框架。

核心组件

  1. 模型(Models):库中包含了各种类型的预训练模型,如编码器(如 BERT)、解码器(如 GPT - 2)和编解码器(如 T5)。这些模型可以用于不同的 NLP 任务。
  2. 分词器(Tokenizers):用于将文本输入转换为模型可以处理的 token 序列。不同的模型通常需要不同的分词器,Transformers 库提供了相应的分词器实现。
  3. 配置(Configurations):用于定义模型的架构和参数。用户可以根据需要调整这些配置,以满足特定的任务需求。

Transformers 支持的任务(部分)

任务示例模型
文本分类BERT, RoBERTa, DistilBERT
文本生成GPT-2, GPT-J, GPT-NeoX
问答系统BERT, ALBERT, D
http://www.dtcms.com/wzjs/158598.html

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