摘要：
BART模型是用来预训练seq-to-seq模型的降噪自动编码器（autoencoder）。它是一个序列到序列的模型，具有对损坏文本的双向编码器和一个从左到右的自回归解码器，所以它可以完美的执行翻译任务。 如果你想在翻译任务上测试一个新的体系结构，比如在自定义数据集上训练一个新的标记，那么处理起来会 阅读全文
posted @ 2023-07-06 20:51
反神经全栈
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摘要：
在机器学习中，特征是指对象、人或现象的可测量和可量化的属性或特征。特征可以大致分为两类：稀疏特征和密集特征。  ## 阅读全文
posted @ 2023-07-06 19:57
反神经全栈
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摘要：
HuggingFace中对于数据集的使用有个`datasets`库。`datasets`是一个用于加载和处理各种自然语言处理（NLP）数据集的Python库，它由Hugging Face开发。该库提供了一个统一的API，可以方便地访问多个数据集，并且支持自定义数据集。`datasets`库的主要特点 阅读全文
posted @ 2023-07-06 13:15
反神经全栈
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