第3章 开源大模型框架概览3.2 PyTorch与Hugging Face3.2.2 Hugging Face的Transformers库_huggingface/transformers 和 pytorch自带的transformers

1.背景介绍

在过去的几年中，自然语言处理（NLP）技术取得了巨大的进步，这主要归功于深度学习和大型预训练模型的出现。这些模型可以处理各种自然语言任务，包括文本分类、情感分析、命名实体识别、语义角色标注等。在这些任务中，一种名为“Transformer”的架构在近年来吸引了广泛的关注。

Transformer架构最初由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出，这篇论文提出了一种基于自注意力机制的序列到序列模型，这种机制可以捕捉远程依赖关系，从而在机器翻译任务中取得了令人印象深刻的成果。随后，这种架构被应用于其他NLP任务，并在2020年，Hugging Face公司发布了一个名为“Transformers”的开源库，这个库为广大研究者和开发者提供了一种简单、高效的方式来使用和扩展这种架构。

本文将涵盖以下内容：

1. 背景介绍
2. 核心概念与联系
3. 核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解
4. 具体代码实例和详细解释说明
5. 未来发展趋势与挑战
6. 附录常见问题与解答

2.核心概念与联系

在深度学习领域，PyTorch和Hugging Face的Transformers库是两个非常重要的开源框架。PyTorch是Facebook开发的一种深度学习框架，它提供了灵活的计算图和动态计算图，以及丰富的API和工具。Hugging Face的Transformers库则专门为自然语言处理任务设计，它提供了一系列预训练的Transformer模型，以及一些高级API来简化模型的使用和扩展。

在本文中，我们将关注Hugging Face的Transformers库，并深入探讨