Transformers中不同数据收集器的使用场景_datacollatorwithpadding 补齐策略

DataCollator:

• 使用场景：当你的训练数据没有特定的格式或需要自定义数据收集逻辑时，可以使用DataCollator来自定义数据收集过程。
• 示例：适用于自定义数据收集逻辑的场景，需要根据具体任务进行数据处理和整合。

DataCollatorForLanguageModeling:

• 使用场景：适用于训练语言模型的场景，其中目标是预测下一个词或遮蔽词。
• 示例：适用于GPT、BERT等语言模型的预训练任务，通过遮蔽部分输入文本来预测被遮蔽的词。

DataCollatorForPermutationLanguageModeling:

• 使用场景：适用于排列语言模型(Permutation Language Modeling)的场景，其中需要对输入进行随机排列。
• 示例：适用于一些需要对输入进行随机排列的任务，例如句子重排序或序列生成。

DataCollatorForSOP:

• 使用场景：适用于Next Sentence Prediction任务，其中需要判断两个句子是否相邻。
• 示例：适用于BERT等模型的预训练任务，其中需要预测两个句子是否相邻。

DataCollatorForSeq2Seq:

• 使用场景：适用于序列到序列(Seq2Seq)任务，例如机器翻译或文本摘要。
• 示例：适用于Encoder-Decoder模型，其中需要将源序列和目标序列进行整合和处理。

DataCollatorForTokenClassification:

• 使用场景：适用于标记分类(Token Classification)任务，例如命名实体识别或词性标注。
• 示例：适用于需要对文本中的标记进行分类的任务，例如识别实体或标注词性。

DataCollatorForWholeWordMask:

• 使用场景：适用于预训练任务中的整词遮蔽(Whole Word Masking)任务。
• 示例：适用于BERT等模型的预训练任务，其中需要将整个词作为一个单元进行遮蔽。

DataCollatorWithPadding:

• 使用场景：适用于需要进行填充(padding)的任务，确保输入序列的长度一致。
• 示例：适用于需要将输入序列填充为固定长度的任务，例如文本分类或序列标注。

DefaultDataCollator:

• 使用场景：适用于大多数任务的默认数据收集逻辑，通常用于文本分类等简单任务。
• 示例：适用于简单的文本分类任务，将输入序列进行对齐并生成批次。