大模型训练调优

薛定谔的猫1982

二十一、基于 Hugging Face Transformers 实现中文情感分析情感分析情感分析作为自然语言处理（NLP）的核心任务之一，广泛应用于电商评论分析、影视口碑研判、舆情监控等场景。本文将基于 Hugging Face 生态的 Transformers、Datasets 库，结合哈工大中文 RoBERTa 预训练模型，从零实现中文文本情感分析模型的训练、评估全流程。

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十七、用 GPT2 中文对联模型实现经典上联自动对下联：对联作为中华传统文化的瑰宝，讲究 “对仗工整、平仄协调、言简意赅”，而 AI 技术的发展让机器也能精准贴合对联的创作规则。本文以gpt2-chinese-couplet（GPT2 中文对联模型）为例，从代码解析、核心原理到效果优化，手把手教你实现 “青山不墨千秋画” 这类经典上联的自动对下联，让 AI 写出有 “文人味” 的工整对联。

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十六、用 GPT2 中文古文模型实现经典名句续写在传统文化与人工智能融合的场景中，基于大语言模型实现古文、经典名句的续写，既能展现 AI 对中文语义和韵律的理解，也能为国学创作、教学辅助提供有趣的工具。本文以gpt2-chinese-ancient（GPT2 中文古文模型）为例，从代码解析、核心原理到效果优化，手把手教你实现 “温故而知新，可以为师矣” 这类经典名句的自动续写，让 AI 也能写出有 “古风” 的文本。

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十五、基于 GPT2 中文模型实现歌词自动续写在自然语言生成（NLG）领域，GPT2 凭借轻量化、易部署的特性，成为中文场景下文本创作的优选模型之一。本文将以 “GPT2 中文歌词生成模型” 为例，从代码解析、核心原理到实战优化，手把手教你实现歌词自动续写功能，让机器也能写出有 “氛围感” 的中文歌词。

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十一、基于 BERT 的中文文本情感分类模型训练全解析在自然语言处理（NLP）领域，中文文本情感分类是一项兼具实用价值与技术代表性的任务，广泛应用于电商评论分析、舆情监控、客户反馈处理等场景。传统机器学习模型难以捕捉中文的深层语义与语境信息，而预训练语言模型的出现，为该任务提供了高效、高精度的解决方案。

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