huggingface模型迁移学习

Huggingface模型迁移学习是指使用Huggingface提供的预训练模型，将其应用于自己的下游任务中，以提高模型的性能。具体步骤如下：
1.选择一个和你的任务类似的任务的预训练模型，或者直接选择一个与任务无关的基础模型。
2.从原有模型中拿出主干部分。
3.开始自己的下游任务，构建成新的模型。
4.开始训练。

Huggingface模型迁移学习的优点在于，它可以大大减少模型训练的时间和资源消耗，同时也可以提高模型的性能。在迁移学习中，tokenizer负责把输入的文本做切分，然后变成向量；model负责根据输入的变量提取语言信息，输出logits；post processing根据模型输出的语义信息，执行NLP任务。