一、引言
这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库,为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。
🤗 Transformers 提供了数以千计的预训练模型,支持 100 多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨是让最先进的 NLP 技术人人易用。
🤗 Transformers 提供了便于快速下载和使用的API,让你可以把预训练模型用在给定文本、在你的数据集上微调然后通过 model hub 与社区共享。同时,每个定义的 Python 模块均完全独立,方便修改和快速研究实验。
🤗 Transformers 支持三个最热门的深度学习库: Jax, PyTorch 以及 TensorFlow — 并与之无缝整合。你可以直接使用一个框架训练你的模型然后用另一个加载和推理。
本文重点介绍AutoModelForCausalLM类。
二、AutoModelForCausalLM
2.1 概述
AutoModelForCausalLM
是Hugging Face的transformers
库中的一个类,它是一个自动模型类,用于因果语言建模(Causal Language Modeling)。因果语言建模是指给定之前的词或字符序列,模型预测文本序列中下一个词或字符的任务。这种模型广泛应用于生成式任务,如对话系统、文本续写、摘要生成等。
2.2 主要功能
这个类是基于
AutoModel
的,它能够根据指定的模型名称或路径自动加载相应的模型架构。当你使用AutoModelForCausalLM
时,不需要直接指定模型的所有细节,只需要提供模型的名称(如"gpt2"
、"t5"
等,尽管T5模型更常用于序列到序列任务),库会自动配置为适合因果语言建模的版本。
2.3 代码示例
例如,加载一个预训练的GPT-2模型用于因果语言建模,代码如下:
代码语言:javascript
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizermodel_name = "gpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)# 使用模型进行预测的代码会在这里继续...
这个例子使用AutoTokenize,AutoModelForCausalLM, r两个类分别实例化gpt2对应的分词器和模型。这里使用了Auto自动模型,transformers包括管道pipeline、自动模型auto以及具体模型三种模型实例化方法,如果同时有配套的分词工具(Tokenizer),需要使用同名调度。
- 管道(Pipline)方式:高度集成的使用方式,几行代码就可以实现一个NLP任务
- 自动模型(AutoModel)方式:自动载入并使用BERT等模型
- 具体模型方式:在使用时需要明确具体的模型,并按照特定参数进行调试
在上述三种应用方式中,管道方式使用最简单,但灵活度最差;具体模型方式使用复杂,但是灵活度最高。
三、总结
本文对使用transformers的AutoModelForCausalLM进行尝试,主要对CausalLM(因果推理模型)进行实例化,需要与同类的AutoTokenizer分词器一起使用。同时,列举了管道模型、自动模型、具体模型等三种transformers预训练大模型实例化方法。
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目标:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
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内容:
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- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
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- L1.4.3 模型工程方法论
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目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。
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目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。
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