📚 NLP 教程：Transformers 库入门指南

欢迎来到自然语言处理（NLP）教程！Transformers 库是 Hugging Face 开发的强大的深度学习框架，广泛用于文本生成、情感分析、问答系统等任务。以下是关键知识点梳理：

🧠 核心概念

• 预训练模型：如 BERT、RoBERTa、T5 等，通过大规模数据训练获得通用语言能力
• 微调（Fine-tuning）：在特定任务上对模型进行优化
• 迁移学习：利用预训练模型加速新任务的训练过程

🛠️ 快速上手

1. 安装

   pip install transformers
   

2. 加载模型

   from transformers import pipeline
   summarizer = pipeline("summarization")
   

3. 基本使用

   result = summarizer("自然语言处理是人工智能的一个分支，主要研究计算机与人类语言的交互。", max_length=50)
   print(result)
   

📚 扩展阅读

• 深入理解 Transformers 模型架构
• Hugging Face 官方文档

🚀 实战案例

• 文本分类：使用 pipeline("text-classification")
• 问答系统：尝试 pipeline("question-answering")
• 语言翻译：体验 pipeline("translation")

通过 Transformers 库，你可以轻松调用预训练模型并快速实现 NLP 应用！🌟