Transformer训练
时间: 2023-10-14 08:04:40 浏览: 38
Transformer训练是指对Transformer模型进行学习和优化的过程。通过训练,Transformer模型可以从输入数据中学习到其中的模式和规律,从而提高其在各种任务上的性能。
引用和引用提到了Hugging Face的代码库,这是一个流行的自然语言处理工具包,其中包含了Transformer模型的训练代码和数据集。
引用中提到了重新训练字节级BPE标记器,以获得更适应Python代码的词汇表。字节级BPE(Byte Pair Encoding)是一种用于分词的算法,它将连续的字符序列合并为一个单词。通过重新训练标记器,我们可以更好地适应Python代码的特点和结构。
因此,Transformer的训练可以包括使用Hugging Face提供的代码库和数据集,以及重新训练分词器来适应特定的任务和数据。这样可以帮助提高Transformer模型在自然语言处理任务中的性能和效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【NLP】第 18 章从零开始训练 Transformer](https://blog.csdn.net/sikh_0529/article/details/127060020)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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