Hugging Face 是一个在自然语言处理(NLP)领域非常受欢迎的公司和社区。它为开发者提供了一系列工具,使得部署和使用最新的NLP技术变得更加简单。
它的开源Transformers库在自然语言处理社区中非常受欢迎,尤其对一些自然语言处理任务(NLP)和自然语言理解(NLU)任务非常有效。Transformers库包括100多种语言的数千个预训练模型,其优势之一是它与PyTorch和TensorFlow都兼容。
Hugging Face的Transformers库为各种预训练模型提供了易于使用的API,其中就包括BERT。这个库的目标是使预训练模型的使用和微调变得简单和快速。
如何使用Hugging Face是入门AI的基础。
本专栏将介绍Hugging Face的Transformers库,并结合预训练的BERT 模型,帮助初学者轻松入门。
专栏大纲
循环神经网络和长短期记忆网络已经广泛应用于时序任务,比如文本预测、机器翻译、文章生成等。然而,它们面临的一大问题就是如何记录长期依赖。为了解决这个问题,一个名为Transformer的新架构应运而生。 Transformer 作为当下最先进的深度学习架构之一,被广泛应用于自然语言处理领域。它不单替代了以前流行的循环神经网络(recurrent neural network, RNN)和长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络,并且以它为基础衍生出了诸如BERT、GPT-3.5和GPT-4、T5等知名架构。 使用Transformers库,我们不仅可以直接获取预训练的BERT模型,还可以对其进行微调,以适应特定的NLP任务,如文本分类、命名实体识别、问答等。 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是由Google在2018年提出的一个预训练的深度学习模型,用于多种自然语言处理(NLP)任务。![](/i/l/?n=24&i=blog/1395/202404/1395-20240410131356967-1462204570.png)