如何使用Hugging Face Transformers微调T5模型以提升问答任务的性能

 原文英文，约800词，阅读约需3分钟。发表于：。

Fine-tuning the T5 model for question answering tasks is simple with Hugging Face Transformers: provide the model with questions and context, and it will learn to generate the correct answers.

本文介绍了如何微调Hugging Face的T5模型以提升其问答能力。通过安装必要库、加载和预处理BoolQ数据集，最后利用Trainer API进行训练和评估，T5能够更好地理解问题并生成正确答案。这一过程对聊天机器人和搜索引擎等应用具有重要意义。

BoolQ数据集 T5模型 Trainer API 微调 问答能力
如何使用Hugging Face Transformers微调T5模型以提升问答任务的性能
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