摘要： Hugging Face的Transformers库为自然语言处理（NLP）和其他深度学习领域的研究人员与开发者提供了一个强大的工具。本文将介绍Transformers库的主要特点、功能，以及如何使用它为各种任务构建和训练深度学习模型的最佳实践。 一、引言 在自然语言处理
引言：AI大模型时代的微调范式演进 随着人工智能技术的迅猛发展，以BERT、GPT系列为代表的大型预训练语言模型（Large Language Models, LLMs）已成为自然语言处理（NLP）领域的核心基础设施。这些模型在海量文本数据上进行自监督学习，具备强大的语义理解与生
引言：从通用到专用——大模型在企业场景中的价值跃迁 随着人工智能技术的迅猛发展，以GPT、Llama、Bloom等为代表的大型语言模型（Large Language Models, LLMs）已成为推动自然语言处理（NLP）领域进步的核心驱动力。这些模型凭借其庞大的参数规模和强大
引言：大模型时代的微调挑战与机遇 随着人工智能技术的飞速发展，以BERT、T5、LLaMA、ChatGLM等为代表的大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（NLP）、计算机视觉、语音识别等多个领域展现出前所未有的性能。然而，这些模型通
引言 随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（Large Language Models, LLMs）已成为自然语言处理领域的重要技术突破。其中，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）作为Goog
引言 随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（Large Language Models, LLMs）已经成为自然语言处理领域的重要技术支柱。在众多大模型中，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）
