而不是示例中所示的字符串。您可以将此配置对象直接传递给ViTModel，而无需再次调用from_pretrained。
因此，它首先对句子进行标记化，将其截短为max_length-2（如果truncation=True），然后在开头添加[CLS]...
HuggingFace Transformers库还提供了一些方便的工具和API,如tokenizer、model.from_pretrained等,使得在不同任务中使用预训练模型变得更加简单和灵活。最后,使用PyTorch框架和HuggingFace Transformers库进行大模型预训练还可以获得更好的性能和效果。由于这些库是由经验丰富的研究人员和工程师开发的,并且经过了广泛的测试和优化...