文章 2024-07-13 来自:开发者社区

`transformers`库是Hugging Face提供的一个开源库,它包含了大量的预训练模型和方便的API,用于自然语言处理(NLP)任务。在文本生成任务中,`transformers`库提供了许多预训练的生成模型,如GPT系列、T5、BART等。这些模型可以通过`pipeline()`函数方便地加载和使用,而`generate()`函数则是用于生成文本的核心函数。

一、引言 transformers库是Hugging Face提供的一个开源库,它包含了大量的预训练模型和方便的API,用于自然语言处理(NLP)任务。在文本生成任务中,transformers库提供了许多预训练的生成模型,如GPT系列、T5、BART等。这些模型可以通过pipeline()函数方便地加载和使用&...

文章 2023-05-10 来自:开发者社区

不可错过!普林斯顿陈丹琦最新《大语言模型理解》2022课程!全面讲述BERT、GPT、T5等大模型,附Slides

【新智元导读】本课程旨在帮助您在自然语言处理方面进行前沿研究,特别是与预训练语言模型相关的主题。在过去3-4年中,大型语言模型(LLMs)彻底改变了自然语言处理(NLP)领域。它们构成了最先进的系统的基础,在解决广泛的自然语言理解和生成任务时无处不在。随着前所未有的潜力和能力,这些模型也带来了新的道德和可扩展性挑战。本课程旨在涵盖围绕预训练语言模型的前沿研究课题。我们将讨论它们的技术基础(BER....

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文章 2022-02-14 来自:开发者社区

1.6万亿参数,秒杀GPT-3!谷歌推出超级语言模型Switch Transformer,比T5快4倍

对于机器学习来说,参数可以算得上算法的关键:他们是历史的输入数据,经过模型训练得来的结果,是模型的一部分。一般来说,在NLP领域,参数数量和复杂程度之间具有正相关性。 迄今为止,OpenAI 的 GPT-3是有史以来最大的语言模型之一,有1750亿个参数。  现在,距离GPT-3问世不到一年的时间,更大更复杂的语言模型又来了—— 在对这种相关性进行最全面测....

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