更新时间：2024-12-28 12:29:07
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内容简介
前言
工具集基础用例演示篇
第1章 HuggingFace简介
第2章 使用编码工具
2.1 编码工具简介
2.2 编码工具工作流示意
2.3 使用编码工具
2.4 小结
第3章 使用数据集工具
3.1 数据集工具介绍
3.2 使用数据集工具
3.3 小结
第4章 使用评价指标工具
4.1 评价指标工具介绍
4.2 使用评价指标工具
4.3 小结
第5章 使用管道工具
5.1 管道工具介绍
5.2 使用管道工具
5.3 小结
第6章 使用训练工具
6.1 训练工具介绍
6.2 使用训练工具
6.3 小结
中文项目实战篇
第7章 实战任务1：中文情感分类
7.1 任务简介
7.2 数据集介绍
7.3 模型架构
7.4 实现代码
7.5 小结
第8章 实战任务2：中文填空
8.1 任务简介
8.2 数据集介绍
8.3 模型架构
8.4 实现代码
8.5 小结
第9章 实战任务3：中文句子关系推断
9.1 任务简介
9.2 数据集介绍
9.3 模型架构
9.4 实现代码
9.5 小结
第10章 实战任务4：中文命名实体识别
10.1 任务简介
10.2 数据集介绍
10.3 模型架构
10.4 实现代码
10.5 小结
第11章 使用TensorFlow训练
11.1 任务简介
11.2 数据集介绍
11.3 模型架构
11.4 实现代码
11.5 小结
第12章 使用自动模型
12.1 任务简介
12.2 数据集介绍
12.3 模型架构
12.4 实现代码
12.5 深入自动模型源代码
12.6 小结
预训练模型底层原理篇
第13章 手动实现Transformer
13.1 Transformer架构
13.2 注意力
13.3 位置编码
13.4 MASK
13.5 Transformer计算流程
13.6 简单翻译任务
13.7 两数相加任务
13.8 小结
第14章 手动实现BERT
14.1 BERT架构
14.2 数据集处理
14.3 PyTorch提供的Transformer工具层介绍
14.4 手动实现BERT模型
14.5 小结
文后
