带你走进 transformers 库中的 Llama 模型

2023-11-04 20:34:39

探索 Llama 模型：预训练语言模型的强大功能

准备好踏上语言模型的奇妙旅程了吗？在这篇全面的指南中，我们将深入了解 Llama 模型的强大功能，这是一个由 Google AI 开发的令人惊叹的预训练语言模型 (PLM)。从其架构和训练到其在各种自然语言处理 (NLP) 任务中的应用，我们都将一一分解。

Llama 模型：简介

Llama 模型 是 PLM 家族中的新成员，它以令人难以置信的 1.4 万亿个参数进行训练，使其成为目前最大的语言模型之一。这种庞大的规模赋予了 Llama 出色的理解和生成文本的能力，使其在广泛的 NLP 任务中表现出色。

代码之旅：使用 Python 训练和评估 Llama 模型

准备好体验 Llama 的力量了吗？让我们使用 Python 代码来训练和评估我们的 Llama 模型：

# 导入必要的库
import transformers
import torch
from tokenizers import Tokenizer

# 加载预训练的 Llama 模型和分词器
tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("google/llama-large")
model = transformers.AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("google/llama-large")

# 预处理文本数据
train_data = tokenizer(train_text, truncation=True, padding=True, return_tensors="pt")
test_data = tokenizer(test_text, truncation=True, padding=True, return_tensors="pt")

# 训练模型
model.train()
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(10):
    for batch in train_data:
        outputs = model(**batch)
        loss = loss_fn(outputs.logits, batch["labels"])
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

# 评估模型
model.eval()
with torch.no_grad():
    outputs = model(**test_data)
    predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=-1)
    accuracy = (predictions == test_data["labels"]).float().mean()
    print(f"Accuracy: {accuracy}")