预训练语言模型（Pretrained Language Models）是自然语言处理（NLP）领域的重要技术。以下是一些基础教程，帮助您了解和使用预训练语言模型。

基础概念

预训练语言模型是在大规模文本语料库上预先训练好的语言模型，可以用于多种NLP任务，如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。

常见预训练语言模型

  • BERT：由Google AI团队开发，全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers。
  • GPT：由OpenAI开发，全称为Generative Pre-trained Transformer。
  • RoBERTa：在BERT的基础上进行改进，性能更优。

使用预训练语言模型

以下是一个简单的例子，展示如何使用预训练语言模型进行文本分类：

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch

# 初始化模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 加载文本数据
text = "今天天气真好"

# 分词并编码
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')

# 进行预测
output = model(**encoded_input)

# 获取预测结果
predicted_class = torch.argmax(output.logits).item()

print("预测结果：", predicted_class)

扩展阅读

更多关于预训练语言模型的信息，可以参考以下链接：

BERT
GPT