前言 在自然语言处理（NLP）领域中，情感分析是一项非常常见的任务。它的目标是判断文本的情感倾向，例如在社交媒体上的评论、产品评价、电影评论等数据中，识别文本是正面的、负面的，还是中性的。与传统的二分类情感分析不同，许多应用场景下需要将情感分为更多类别，例如正面、负面和中性，这就是所谓的多分类情感分析。 本次分享将带你一步步使用 BERT（Bidirectional Encoder Represe

引言 随着技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域扮演着越来越重要的角色。然而，预训练的模型往往需要针对特定任务进行微调，以提高其在特定领域的性能。LLaMA Factory 作为一个高效、易用的微调工具，为广大开发者提供了极大的便利。本次将详细介绍如何使用 LLaMA Factory 从零开始微调大模型，帮助大家快速掌握这一技术。 一、模型微调讲解 1、什么是模型微调？

现在做 NLP 方面的研究实在离不开预训练语言模型，尤其是 BERT。 huggingface 的 transformers 包是目前使用 BERT 最主流最方便的工具之一 注：由于官方文档和网页时常更新，链接失效是很有可能的！ 本次使用的 transformers 版本为 4.15.0 1. 预训练模型下载 huggingface/transformers 支持的所有模型：<https://hu

在微调过程中冻结预训练模型的参数，并在其顶部添加少量可训练参数（adapters）。adapters 被训练以学习特定任务的信息。这种方法已被证明非常节省内存，同时具有较低的计算使用量，同时产生与完全微调模型相当的结果。 使用 PEFT 训练的 adapters 通常比完整模型小一个数量级，使其方便共享、存储和加载。 与完整尺寸的模型权重（约为 700MB）相比，存储在 Hub 上的 OPTFor

预处理 在您可以在数据集上训练模型之前，数据需要被预处理为期望的模型输入格式。无论您的数据是文本、图像还是音频，它们都需要被转换并组合成批量的张量。🤗 Transformers 提供了一组预处理类来帮助准备数据以供模型使用。在本教程中，您将了解以下内容： 对于文本，使用分词器 将文本转换为一系列标记 ，并创建 tokens 的数字表示，将它们组合成张量。 对于语音和音频，使用特征提取器 从音频波

前言 PEFT 的实际优势扩展到了其他 Hugging Face 库，例如 和 。PEFT 的主要优势之一是，PEFT 方法生成的适配器文件比原始模型小得多，这使得管理和使用多个适配器变得非常容易。您可以使用一个预训练的基础模型来处理多个任务，只需加载为要解决的任务微调的新适配器即可。或者，您可以将多个适配器与文本到图像扩散模型结合使用，以创建新的效果。 本教程将向您展示 PEFT 如何帮助您管理

推理pipeline \[ pipeline ] 让使用上的任何模型进行任何语言、计算机视觉、语音以及多模态任务的推理变得非常简单。即使您对特定的模态没有经验，或者不熟悉模型的源码，您仍然可以使用\[ pipeline ]进行推理！本教程将教您： 如何使用\[ pipeline ] 进行推理。 如何使用特定的 tokenizer 或模型。 如何使用\[ pipeline ] 进行音频、视觉和多模态

微调预训练模型 使用预训练模型有许多显著的好处。它降低了计算成本，减少了碳排放，同时允许您使用最先进的模型，而无需从头开始训练一个。🤗 Transformers 提供了涉及各种任务的成千上万的预训练模型。当您使用预训练模型时，您需要在与任务相关的数据集上训练该模型。这种操作被称为微调，是一种非常强大的训练技术。在本教程中，您将使用您选择的深度学习框架来微调一个预训练模型： 使用 🤗 Trans