选择使用哪个索引类取决于具体的应用需求和可用的计算资源。如果需要利用预训练语言模型的语义理解能力,并且有足够的计算资源,可以考虑使用。利用 GPT 模型的强大语义理解能力来生成文本的向量表示,适用于需要捕获文本语义信息的场景。则提供了更多的灵活性,允许使用不同的向量化技术来创建索引,适用于需要定制化和扩展性的场景。如果需要更多的灵活性和定制化,或者计算资源有限,可以考虑使用。都是用于创建向量存储索

对预先训练过的模特进行微调使用预先训练过的模型有很大的好处。它降低了计算成本，你的碳足印，并允许你使用最先进的模型，而不必从头开始训练一个。Transformer提供了数以千计的预先训练的模型，广泛的任务。当你使用一个预先训练好的模型时，你会在一个特定于你任务的数据集上训练它。他的作品被称为微调，一种非常强大的训练技巧。在本教程中，您将使用自己选择的深度学习框架对一个预先训练好的模型进行微调:微调

近日,中国人工智能学会发布了《中国人工智能大模型技术白皮书(2023版)》。白皮书全面梳理了大模型技术的发展历程、关键技术、生态发展、应用实践等方面的最新进展,并对其未来趋势做出展望。

使用 Tokenizers 的 tokenizersPreTrainedTokenizerFast 依赖于 Tokenizers 库。从 Tokenizers 库获得的tokenizers可以非常简单地加载到Transformers。在详细讨论之前，让我们先用几行代码创建一个虚拟的tokenizer:from tokenizers import Tokenizerfrom tokenizers.m

创建一个自定义架构AutoClass 自动推导模型架构，并下载预先训练的配置和权重。通常，我们建议使用 AutoClass 生成与检查点无关的代码。但是，想要更多地控制特定模型参数的用户可以从几个基类创建自定义的 Transformers 模型。对于那些对研究、训练或试验变形金刚模型感兴趣的人来说，这本书特别有用本指南深入探讨如何在没有 AutoClass 的情况下创建自定义模型如何:加载并自定义

使用 AutoClass 加载预训练的实例由于有这么多不同的 Transformer 体系结构，为您的 checkpoint 创建一个 Transformer 体系结构是一项挑战。作为 Transformers core 哲学的一部分，AutoClass 可以从给定的checkout自动推断和加载正确的体系结构，从而使库容易、简单和灵活地使用。来自 pretrained method 的他可以让你

分享一个模型最后两个教程展示了如何使用 PyTorch、 Keras 和 Accelerate 优化分布式设置的模型。下一步就是把你的模型公之于众！我们相信公开分享知识和资源，使人工智能大众化。我们鼓励你考虑与社区分享你的模式，以帮助其他人节省时间和资源。在本教程中，您将学习在 Model Hub 上共享经过训练或调优的模型的两种方法:以编程方式将文件推送到Hub。通过 web 界面将文件拖放到

模型概要这是一个总结的模型可在Transformers。假设您熟悉最初的Transformers模型。或者温柔的介绍，看看有注释的Transformers。在我们关注模特之间的高度差异之前。你可以在他们各自的文件中，更详细地检查他们。查看 Model Hub，在这里可以根据模型体系结构查看checkpoints。Each one of the models in the library falls

文本分类是一个常见的自然语言处理任务，它为文本分配一个标签或类。有许多实际应用的文本分类广泛应用于生产的一些今天的最大的公司。最流行的文本分类形式之一是情感分析，它为一系列文本分配一个标签，如正面、负面或中性。本指南将向您展示如何对 IMDb 数据集上的 DistilBERT 进行微调，以确定电影评论是正面的还是负面的。从 Datasets 库加载 IMDb 数据集:然后看一个例子:这个数据集中有

人工智能到底是什么？通常来说，人工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。