Affiner le LLM à l'aide du masquage

Affiner le LLM à l'aide du masquage

La mise au point d'un grand modèle de langage (LLM) BART (transformateurs bidirectionnels et auto-régressifs) à l'aide de la modélisation du langage masqué (MLM) implique la formation du modèle sur un ensemble de données spécifique dans lequel certains jetons sont masqués de manière aléatoire et le modèle apprend à prédire les jetons masqués. BART est un modèle séquence à séquence qui combine les avantages de BERT (qui utilise MLM) et de GPT (qui est auto-régressif).

Ci-dessous, je vais vous guider à travers les étapes et fournir du code pour affiner BART à l'aide de la modélisation du langage masqué.

Étapes pour affiner BART avec les bibliothèques nécessaires à l'importation MLM : nous utiliserons la bibliothèque de transformateurs de Hugging Face, qui fournit des modèles et des tok...
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