手把手带你实战Transformers课程的代码仓库
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基础入门篇：Transformers入门，从环境安装到各个基础组件的介绍，包括Pipeline、Tokenizer、Model、Datasets、Evaluate、Trainer，并通过一个最基本的文本分类实例将各个模块进行串讲
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实战演练篇：Transformers实战，通过丰富的实战案例对Transformers在NLP任务中的解决方案进行介绍，包括命名实体识别、机器阅读理解、多项选择、文本相似度、检索式对话机器人、掩码语言模型、因果语言模型、摘要生成、生成式对话机器人等，具体内容可能还会再拓展
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高效训练篇：Transformers模型高效训练，初步规划为参数高效微调与分布式训练。
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应用部署篇：...
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LLM实践篇：...
课程视频发布在B站与YouTube，代码与视频会逐步进行更新，目前课程主要更新在B站，YouTube后续会持续更新
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01-基础知识与环境安装
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02-基础组件之 Pipeline
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03-基础组件之 Tokenizer
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04-基础组件之 Model(上) 基本使用
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04-基础组件之 Model(下) BERT文本分类代码实例
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05-基础组件之 Datasets
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06-基础组件之 Evaluate
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07-基础组件之 Trainer
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08-基于 Transformers的 NLP解决方案
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09-实战演练之 命名实体识别
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10-实战演练之 机器阅读理解（上，过长截断策略）
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10-实战演练之 机器阅读理解（下，滑动窗口策略）
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11-实战演练之 多项选择
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12-实战演练之 文本相似度（上，基于交互策略）
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12-实战演练之 文本相似度（下，基于匹配策略）
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13-实战演练之 检索机器人
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14-实战演练之 预训练模型
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15-实战演练篇之 文本摘要（上，基于T5模型）
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15-实战演练篇之 文本摘要（下，基于GLM模型）
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16-实战演练篇之 生成式对话机器人（基于Bloom）
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