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在现实世界的 NLP 应用中，我们很少从零开始训练一个大型的 Transformer 模型。主流的做法是利用预训练模型 (Pre-trained Models)，并在特定任务上进行微调 (Fine-tuning)。

本篇博客，我们将：

• 介绍预训练模型和微调的概念。
• 学习如何使用强大的 Hugging Face Transformers 库来加载预训练的 Decoder-only 模型（如 GPT-2）。
• 演示如何使用这些加载的模型进行基本的文本生成。
• 简单介绍大型语言模型 (LLMs) 的概念。
• 简要提及文本生成的一些评估方法。

让我们看看如何站在巨人的肩膀上进行文本生成！

1. 预训练模型和微调：为什么以及如何？

预训练 (Pre-training)

你可以把预训练想象成让模型去上“大学”，学习通识教育。

研究机构或大型科技公司会花费巨大的计算资源，使用海量的文本数据（来自互联网、书籍等），训练一个非常大的 Transformer 模型（通常是 Decoder-only 的语言模型）。训练任务通常就是我们之前讲的语言模型任务：预测下一个 token。

通过在如此庞大的语料库上进行预