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# NLP
HuggingFace NLP Course
发表于
2023-03-26
|
更新于
2024-05-07
|
学习笔记
神经网络
|
字数总计:
15
|
阅读量:
1
|
评论数:
🔑需要一把钥匙，芝麻开门可行不通.
HuggingFace NLP Course
https://jjq0425.github.io/post/8892/
作者
谨慎谦虚
发布于
2023-03-26
更新于
2024-05-07
许可协议
CC BY 4.0
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谨慎谦虚
等风来不如追风去
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目录
1.
Transformer模型
1.1.
pipline使用
1.2.
典型任务
1.2.1.
零样本分类
1.2.2.
文本预测生成
1.2.3.
Mask Filling 填补空白
1.2.4.
实体命名识别
1.3.
工作机理
1.3.1.
微调他
1.3.1.1.
微调方式一：因果语言建模
1.3.1.2.
微调方式2：遮罩语言建模
1.4.
迁移学习
1.5.
体系结构
1.5.1.
注意力层
1.5.2.
原始的结构
2.
使用Transformer
2.1.
Behind Pipline
2.1.1.
使用分词器进行预处理 Tokenizer
2.1.2.
浏览模型
2.1.2.1.
高维向量
2.1.2.2.
模型头：数字的意义
2.1.3.
输出后处理
2.2.
模型
2.2.1.
初始化模型
2.2.2.
保存模型
2.2.3.
推理
2.3.
标记器
2.3.1.
如何标记
2.3.1.1.
基于词的(Word-based)& 基于字符(Character-based)
2.3.1.2.
子词标记化
2.3.2.
应用
2.3.3.
逐步理解原子操作：编码与解码
2.3.3.1.
编码
2.3.3.2.
解码
2.3.4.
处理序列
2.3.4.1.
填充输入
2.3.4.2.
注意力面具
2.3.4.3.
长序列
2.4.
合起来
2.4.1.
特殊词符(token)
2.4.2.
最终
3.
微调
3.1.
预处理数据
3.1.1.
从模型中心下载数据集
3.1.2.
预处理训练集
3.1.3.
动态填充
3.1.4.
汇总
3.2.
使用 Trainer API 微调模型
3.2.1.
训练
3.2.2.
评估
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