Здравствуйте! Вопрос будет нубским, поэтому сразу сорян, я не сильно шарящий

Question

Natural Language Processing & Text Mining

Здравствуйте! Вопрос будет нубским, поэтому сразу сорян, я не сильно шарящий

чел

Но у меня возникла задача взять LLM и обучить с помощью неё классификатор. Я планирую взять какую-нибудь llama, взять у неё embedding-и и их использовать как входные данные в модельку-классификатор. Для начала хотелось бы получить бинарную классификацию — true / false условно, а потом может быть и мультиклассовую

Так вот, наткнулся я на feature extraction pipeline в библиотеке "transformers" от hugging face: https://huggingface.co/tasks/feature-extraction
Но документации по ней мало. Я так понимаю она возвращает эмбеддинги с каждого слоя? Какие тогда лучше брать? Или взять весь тензор для классификации и пофигу? А если хочется ещё с другими модельками поэкспериментировать и сравнить результаты — то как лучше поступить?

Может есть ещё какие-то способы классификатор обучить?
Любые советы приветствуются, спасибо)

#programming #russian

0

15.02.2024

2 ответов

50 просмотров

un niño no tiene nombre Автор вопроса

Pavel Zheltouhov
так, а как вы пропустили в типах задач название te...

Я сразу гуглил про эмбеддинги

0

8 месяцев назад

Pavel Zheltouhov · Accepted Answer

Pavel Zheltouhov

так, а как вы пропустили в типах задач название text classification?

0

8 месяцев назад

169 похожих чатов

Здравствуйте! Вопрос будет нубским, поэтому сразу сорян, я не сильно шарящий

2 ответов

Похожие вопросы