测试集预测代码（r语言）

以下是一个简单的测试集预测代码示例，使用 R 语言和 Hugging Face 的 Transformers 库：

library(transformers)

# 加载预训练模型和分词器
tokenizer <- tokenizer("CSDN/ChitGPT")
model <- pipeline("text-generation", "CSDN/ChitGPT")

# 加载测试集
test_set <- c("这是一个测试句子。", "这是另一个测试句子。")

# 预测每个句子的下一个单词
for (sentence in test_set) {
  input_ids <- tokenizer$encode(sentence)
  output <- model$generate(input_ids, max_length=50)
  predicted_sentence <- tokenizer$decode(output[1,])
  cat("输入句子：", sentence, "\n")
  cat("预测句子：", predicted_sentence, "\n\n")
}

该代码假设已经安装了 transformers 和 reticulate 库，并已经登录了 CSDN/ChitGPT 模型。在此示例中，我们加载了模型和分词器，加载测试集并预测每个句子的下一个单词。输出将为每个句子打印输入句子和预测句子。请注意，此示例仅演示了如何预测文本，实际应用中可能需要更复杂的代码来处理输入和输出。