为 Jax、PyTorch 和 TensorFlow 打造的先进的自然语言处理

主要观点总结

文章介绍了🤗 Transformers项目，该项目提供了数以千计的预训练模型，支持多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。文章还描述了其便于快速下载和使用的API，以及支持三个深度学习库：Jax, PyTorch和TensorFlow的特性。此外，文章还介绍了快速上手使用流水线API进行情绪分析和问答的示例，以及为什么和什么时候应该使用transformers库。

关键观点总结

关键观点1: 🤗 Transformers项目提供了丰富的预训练模型。

该项目包含数以千计的预训练模型，支持多种语言的多种NLP任务，如文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译和文本生成。

关键观点2: 🤗 Transformers提供了易于使用的API。

该项目提供了方便的API，使得用户可以快速下载和使用预训练模型。同时，其API支持多种NLP任务，如情绪分析、问答等。

关键观点3: 🤗 Transformers支持三个主要的深度学习库。

该项目无缝整合了Jax, PyTorch和TensorFlow三个深度学习库，用户可以使用任一框架训练模型并在另一个框架中加载和推理。

关键观点4: 🤗 Transformers具有高级抽象性。

该项目通过高级抽象简化了模型的使用，用户只需了解三个类即可使用所有模型的统一API。此外，其流水线API为快速上手提供了便利。

关键观点5: 在某些情况下不应使用🤗 Transformers。

如果用户在寻找通用的模块化神经网络工具箱，或是需要通用机器学习训练循环实现，那么可能不适合使用🤗 Transformers。此外，对于特定问题，可能需要修改示例脚本以适应特定需求。

文章预览

项目简介 🤗 Transformers 提供了数以千计的预训练模型，支持 100 多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨是让最先进的 NLP 技术人人易用。 🤗 Transformers 提供了便于快速下载和使用的API，让你可以把预训练模型用在给定文本、在你的数据集上微调然后通过 model hub 与社区共享。同时，每个定义的 Python 模块均完全独立，方便修改和快速研究实验。 🤗 Transformers 支持三个最热门的深度学习库：Jax, PyTorch 以及 TensorFlow — 并与之无缝整合。你可以直接使用一个框架训练你的模型然后用另一个加载和推理。 快速上手 我们为快速使用模型提供了  pipeline  （流水线）API。流水线聚合了预训练模型和对应的文本预处理。下面是一个快速使用流水线去判断正负面情绪的例子： >> > from transformers import pipeline # 使用情绪分析流水线 > ………………………………