Face Transformers微调F5以回答疑问 如何经常使用Hugging

经常使用HuggingFace Transformers对T5模型启动微调以处置疑问回答义务很便捷：只无为模型提供疑问和上下文，它就能学会生成正确的答案。

T5是一个配置弱小的模型，旨在协助计算机了解和生成人类言语。T5的全称是“文本到文本转换器”。它是一个可以实现许多言语义务的模型。T5将一切义务视为文本到文本疑问。咱们在本文中将学习如何优化T5以回答疑问。

装置所需的库

首先，咱们必定装置必要的库：

pip install transformers>

加载数据集

为了对T5启动微调以回答疑问，咱们将经常使用BoolQ数据集，该数据集含有答案为二进制（是/否）的疑问/答案对。你可以经常使用HuggingFace的数据集库来加载BoolQ数据集。

预处置数据

T5要求输入驳回特定的格局。咱们须要更改数据集，以便疑问和答案都是文本格局。输入格局为疑问:上下文:，输入将是答案。如今，咱们须要加载T5模型及其分词器（Tokenizer）。分词器将把咱们的文本输入转换成模型可以了解的词元ID（token ID）。接上去，咱们须要对输入和输入数据启动分词。分词器将文本转换成输入ID和留意力掩码，这是训练模型所必需的。

from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration, Trainer, TrainingArguments# Initialize the T5 tokenizer and model (T5-small in this case)tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-small")model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-small")# Preprocessing the)labels = tokenizer(targets, max_length=10, truncation=True, padding='max_length')model_inputs["labels"] = labels["input_ids"]return model_inputs# Preprocess the>