语言模型：GPT与HuggingFace的应用
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内容提要
本文介绍了GPT模型的底层原理和架构，以及在无监督预训练和有监督下游任务微调方面的应用。同时，还介绍了基于HuggingFace的预训练语言模型实践，包括数据集准备、训练词元分析器、预处理语料集合和模型训练等步骤。最后，给出了模型使用的示例。
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关键要点
- GPT模型的底层原理和架构介绍
- 无监督预训练和有监督下游任务微调的应用
- 预训练语言模型逐渐成为自然语言处理的主流
- GPT模型采用生成式预训练方法，单向建模文本序列
- GPT模型的输入层需要添加位置向量以感知位置信息
- 下游任务微调需要利用有标注数据集进行训练
- 微调过程中可能出现灾难性遗忘问题
- HuggingFace提供了全面的自然语言处理工具和库
- 数据集准备、训练词元分析器和预处理语料集合的步骤
- 模型训练过程中的参数设置和训练代码示例
- 训练好的模型可以根据不同需求进行使用
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