xlnet-base-cased

XLNet-base-cased项目介绍

XLNet-base-cased是一个基于英语预训练的语言模型,由Yang等人在论文《XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding》中首次提出。这个模型是在BookCorpus和Wikipedia数据集上进行预训练的。

模型特点

XLNet是一种新型的无监督语言表示学习方法,它基于一种新颖的广义排列语言建模目标。此外,XLNet采用Transformer-XL作为骨干模型,在处理长上下文的语言任务时表现出色。总的来说,XLNet在各种下游语言任务中都取得了最先进的结果,包括问答、自然语言推理、情感分析和文档排序等。

应用场景

XLNet-base-cased主要用于在下游任务上进行微调。它特别适合那些需要使用整个句子(可能被掩蔽)来做决策的任务,如序列分类、令牌分类或问答。对于文本生成等任务,用户可能需要考虑使用GPT2等其他模型。

使用方法

使用XLNet-base-cased模型非常简单。以下是一个使用PyTorch获取给定文本特征的示例代码:

from transformers import XLNetTokenizer, XLNetModel

tokenizer = XLNetTokenizer.from_pretrained('xlnet-base-cased')
model = XLNetModel.from_pretrained('xlnet-base-cased')

inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

last_hidden_states = outputs.last_hidden_state

许可证和开源信息

XLNet-base-cased模型采用MIT许可证,这意味着它可以自由使用、修改和分发。该模型的源代码最初发布在GitHub上的一个仓库中,现在可以通过Hugging Face的模型库轻松访问和使用。

模型贡献

虽然XLNet团队没有为这个模型编写模型卡片,但Hugging Face团队补充了这一信息,使得用户能够更好地理解和使用这个模型。这体现了开源社区的协作精神,为人工智能的发展做出了重要贡献。

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