transformers 是由 Hugging Face 开发的 Python 库，用于在自然语言处理（NLP）任务中使用和训练预训练的 Transformer 模型。它提供了许多强大的工具和功能，使得处理文本数据和构建 NLP 模型变得更加容易。该库广泛应用于各种 NLP 任务，如文本分类、命名实体识别、问答、文本生成等。 1. transformers 中的 pipeline pipeline 提供

HuggingFace 通过提供共享模型 model、数据集 dataset、在线托管 space 等服务，为 AI 研究人员和开发者提供了一个完整的生态。本篇文章将介绍如何使用 HuggingFace 的模型和数据集。 1. 模型操作与使用 1.1 自定义存储目录 1 export HF_HOME=/Volumes/Data/HuggingFace 否则默认在 ~/.cache/huggingface 目录下。 1.2 模型的下载 第一种方法，页面上

1. 为什么是 Transformer 全连接的自注意 以往的 RNN 模型，每个单词只能和邻近的单词产生联系，而 Transformer 模型中的 Attention 机制，单词可以和任意位置的单词产生联系，这样就可以捕捉到全局的上下文信息。 没有梯度消失问题 RNN 作用在同一个权值矩阵上，使得其最大的特征值小于 1 时，就会出现