我在刚开始接触 huggingface (后简称 hf) 的 transformers 库时候感觉很冗杂,比如就模型而言,有 PretrainedModel, AutoModel,还有各种 ModelForClassification, ModelForCausalLM, AutoModelForPreTraining, AutoModelForCausalLM等等;不仅如此,还设计了多到让人头皮发麻的各种 ModelOutput,比如BaseModelOutput, BaseModelOu...
我在刚开始接触 huggingface (后简称 hf) 的 transformers 库时候感觉很冗杂,比如就模型而言,有 PretrainedModel, AutoModel,还有各种 ModelForClassification, ModelForCausalLM, AutoModelForPreTraining, AutoModelForCausalLM等等;不仅如此,还设计了多到让人头皮发麻的各种 ModelOutput,比如BaseModelOutput, BaseModelOu...
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图2 huggingface embedding 综合能力排序 业界通常用 embedding 所得向量长度及其在各 NLP 子任务上的准确率来评估 embedding 模型。原则上:embedding 所得向量长度越长越好,过长的向量也会造成 embedding 模型在训练中越难收敛。分类(Classification)、聚合 (Clustering)、语义相似 (Pair Classification)、排序(Reranking...
The code is the same as before for the checkpoint model path. from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer # Define the path to the checkpointcheckpoint_path = r"Training/AI/GenAI/ai-innovation-bridge/workshops/ai-workloads-with-huggingface/results/checkpoint-1000",# Lo...
数据隐私 成果 T-RAG 实体树 综上所述 T-RAG 方法的前提是将 RAG 架构与开源微调的 LLM 和实体树...
可以直接在你的任务上实验验证3个模型:对比 LlamaForSequenceClassification (base + chat) 和 BertForSequenceClassification LLaMAhuggingface.co/docs/transformers/model_doc/llama#transformers.LlamaForSequenceClassification BERThuggingface.co/docs/transformers/model_doc/bert#transformers.BertForSequenceClassificat...
使用Huggingface 转换器库在下游任务上训练 LLM。 入门 LLM 代表大型语言模型。LLM 是深度学习模型,旨在理解类人文本的含义并执行各种任务,例如情感分析、语言建模(下一个词预测)、文本生成、文本摘要等等。他们接受了大量文本数据的训练。 我们每天都在使用基于这些LLM的应用程序,甚至没有意识到这一点。Google 将 BERT...
BLOOM官网,HuggingFace推出的大型语言模型(LLM) 什么是BLOOM? 人人都能用的多语种大模型来了!支持59种语言,参数1760亿,1000名科学家联合发起! 一直以来,很多大模型都由造它们出来的大型私营科技公司垄断着。比如GPT-3等,对于普通人来说,再香也只能眼巴巴看着。不过现在,为了给你解馋,由近1000名科学家联合发起的一...
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