🤖 NLP 预训练模型教程
预训练模型是自然语言处理领域的核心技术，通过大规模语料训练后可迁移至多种下游任务。以下是常见模型及使用指南：
📚 常见预训练模型类型
- BERT：基于Transformer的双向编码器，支持文本理解与生成
- GPT：生成式预训练模型，擅长文本生成任务
- RoBERTa：BERT的改进版本，优化了训练策略
- XLNet：结合自回归与双向训练的序列生成模型
🛠 使用预训练模型的步骤
- 选择模型：根据任务需求（如分类、生成、问答）选择合适模型
- 加载预训练权重：通过Hugging Face等平台获取模型参数
- 微调模型：在特定数据集上进行训练以适配具体场景
深入理解预训练模型微调 - 部署应用：集成至实际系统完成推理或训练流程
🌍 应用场景示例
- 情感分析（如电商评论分类）
- 机器翻译（如中英互译系统）
- 文本摘要（如新闻精简）
- 对话系统（如客服机器人）
💡 小贴士：预训练模型的性能与训练数据质量高度相关，建议使用权威数据集（如Wikipedia、BookCorpus）进行训练
📌 扩展学习
如需了解具体框架实现（如PyTorch/Hugging Face），可点击上方链接进一步学习！