• Hugging Face 是一家在 NLP 和 AI 领域具有重要影响力的科技公司，他们的开源工具和社区建设为NLP研究和开发提供了强大的支持。它们拥有当前最活跃、最受关注、影响力最大的 NLP 社区，最新最强的 NLP 模型大多在这里发布和开源。该社区也提供了丰富的教程、文档和示例代码，帮助用户快速上手并深入理解各类 Transformer 模型和 NLP 技术
• Transformers 库是 Hugging Face 最著名的贡献之一，它最初是 Transformer 模型的 pytorch 复现库，随着不断建设，至今已经成为 NLP 领域最重要，影响最大的基础设施之一。该库提供了大量预训练的模型，涵盖了多种语言和任务，成为当今大模型工程实现的主流标准，换句话说，如果你正在开发一个大模型，那么按 Transformer 库的代码格式进行工程实现、将 check point 打包成 hugging face 格式开源到社区，对于推广你的工作有很大的助力作用。本系列文章将介绍 Transformers 库的基本使用方法

1. 常见自然语言处理任务

• 目前常见的 NLP 任务主要可以归纳为

  	任务	描述
  1	情感分析 (sentiment-analysis)	对给定的文本分析其情感极性
  2	文本生成 (text-generation)	根据给定的文本进行生成
  3	命名实体识别 (ner)	标记句子中的实体
  4	阅读理解 (question-answering)	给定上下文与问题，从上下文中抽取答案
  5	掩码填充 (fill-mask)	填充给定文本中的掩码词
  6	文本摘要 (summarization)	生成一段长文本的摘要
  7	机器翻译 (translation)	将文本翻译成另一种语言
  8	特征提取 (feature-extraction)	生成给定文本的张量表示
  9	对话机器人 (conversional)	根据用户输入文本，产生回应，与用户对话

• 稍早时（17年 Transformer 发表到 20 年 GPT 3 发布），研究人员大多使用源自 CV 的 “特征预训练 + 下游任务微调” 模式，这时不同任务有各自适合的模型

  • 7 是原生 Transformer 模型（Encoder-Decoder结构）的目标任务
  • 5 是 BERT 模型（Transformer Encoder）的预训练任务之一
  • 8 过去经常用 BERT 模型完成
  • 1 过去经常用 BERT 模型完成，基本可以看作 8 之后接一个分类或者回归头
  • 2、3、4、6、9 都可以用 GPT 模型完成（Transformer Decoder）

• 自从 20 年 GPT3 验证了增大参数量带来的规模效应（Scaling Law）后，GPT 类模型越来越受到重视，至今已逐渐实现了各种任务的大一统

2. 自然语言处理的几个发展阶段

1. 第一阶段（传统机器学习思路）：统计模型＋数据（特征工程)
   • 特征提取：TF-IDF、BOW…
   • 使用经典统计模型：决策树、SVM、HMM、CRF…
2. 第二阶段（深度学习思路）：神经网络＋数据
   • 特征提取：Word2vec、Glove…
   • 使用深度学习模型：MLP、CNN、RNN/LSTM/GRU、Transformer…
3. 第三阶段（预训练微调思路）：预训练＋(少量)数据微调思路
   • 特征提取：BERT 类 Transformer Encoder 模型（同时有很多工作直接端到端）
   • 使用 Transformer 类序列模型：GPT、BERT/RoBERTa/ALBERT、BART/T5
4. 第四阶段（大模型思路）：神经网络＋更大的预训练模型＋Prompt
   • 基本没有明确的特征提取阶段，或者说用 GPT 提取前驱序列特征
   • 基于 GPT 的各种序列生成模型：ChatGPT、Bloom、LLaMA、Alpaca、Vicuna、MOSS…

3. Transformers简单介绍

• HuggingFace 出品，当下最热、最常使用的自然语言处理工具包之一，不夸张的说甚至没有之一，官方网址
• 实现了大量的基于 Transformer 架构的主流预训练模型，不局限于自然语言处理模型，还包括图像、音频以及多模态的模型
• 提供了海量的预训练模型与数据集，同时支持用户自行上传，社区完善，文档全面，三两行代码便可快速实现模型训练推理，上手简单

4. Transformers及相关库

• Transformers 库包含以下核心组件

  组件	描述
  Transformers	核心库，模型加载、模型训练、流水线等
  Tokenizer	分词器，对数据进行预处理，文本到 token 序列的互相转换
  Datasets	数据集库，提供了数据集的加载、处理等方法
  Evaluate	评估函数，提供各种评价指标的计算函数
  PEFT	高效微调模型的库，提供了几种高效微调的方法，小参数量撬动大模型
  Accelerate	分布式训练，提供了分布式训练解决方案，包括大模型的加载与推理解决方案
  Optimum	优化加速库，支持多种后端，如Onnxruntime、OpenVino等
  Gradio	可视化部署库，几行代码快速实现基于Web交互的算法演示系统

• 安装方法：目前（2024.7.6）最新版本需要 python 3.8+ 和 PyTorch 1.11+，如下使用 pip 或 conda 安装

  pip install transformers
  conda install conda-forge::transformers
  

  如果你想要测试用例或者想在正式发布前使用最新的开发中代码，你得从源代码安装

• 部分官方文档

  章节	描述
  文档	完整的 API 文档和教程
  任务总结	🤗 Transformers 支持的任务
  预处理教程	使用 Tokenizer 来为模型准备数据
  训练和微调	在 PyTorch/TensorFlow 的训练循环或 Trainer API 中使用 🤗 Transformers 提供的模型
  快速上手：微调和用例脚本	为各种任务提供的用例脚本
  模型分享和上传	和社区上传和分享你微调的模型
  迁移	从 pytorch-transformers 或 pytorch-pretrained-bert 迁移到 🤗 Transformers