「HuggingFaceへの入り口」

「HuggingFaceによるワクワクの始まり」

初心者のための段階的な基本ガイド

HuggingFaceは、学習するための出発点がわからないと、複雑で複雑になることがあります。HuggingFaceリポジトリへの入り口の1つは、run_mlm.pyとrun_clm.pyスクリプトです。

この記事では、run_mlm.pyスクリプトを解説します。このスクリプトは、HuggingFaceからマスキング言語モデルを選び、データセットに対してファインチューニングを行います（またはスクラッチからトレーニングします）。初心者でHuggingFaceのコードにほとんど触れたことがない場合、この記事は基礎理解を助けるでしょう。

マスキング言語モデルを選び、HuggingFaceからデータセットをロードし、モデルをデータセットに対してファインチューニングします。最後に、モデルを評価します。これはコード構造を理解するためのものであり、特定のユースケースに焦点を当てていません。

さあ、始めましょう。

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ファインチューニングについて少し

ファインチューニングは、ディープラーニングにおける一般的な技術であり、事前に学習されたニューラルネットワークモデルを修正して、新しいデータセットやタスクに適したものにします。

ファインチューニングは、データセットが十分に大きくない場合に効果的です！すでに学習されたベースモデルから始めます。

ファインチューニングでは、大規模なデータソース（例：画像の場合はImageNet、NLPの場合はBooksCorpusなど）で事前に学習されたモデルを取り、そのモデルを自分のタスクに適応するためにデータセットで追加のトレーニングを続けます。これには、ランダムな重みからトレーニングするよりもはるかに少ない追加データとエポックが必要です。

HuggingFaceでのファインチューニング

HuggingFace（HF）には、数行のコードで事前に学習されたモデルをファインチューニングするための多くの組み込み関数があります。主なステップは次のとおりです：

1. 事前に学習されたモデルをロードする
2. 事前に学習されたトークナイザーをロードする
3. ファインチューニングに使用するデータセットをロードする
4. 上記のデータセットをトークナイザーを使ってトークン化する
5. トークン化されたデータセットで事前に学習されたモデルをトレーニングするためにトレーナーオブジェクトを使用する

コード内の各ステップを見ていきましょう。詳細の多くは省略して、全体の構造を概観するだけにします。

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