如何让模板自适应？有哪些常用的自适应代码可以使用？

模板自适应是通过让模型自动学习输入文本的特征，以适应不同的上下文和任务。下面是一些常用的自适应代码示例：

1. 使用BERT模型进行序列分类：

“`python
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(‘bert-base-uncased’)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(‘bert-base-uncased’)

input_text = “这是一句需要分类的文本。”

encoded_input = tokenizer.encode_plus(
input_text,
add_special_tokens=True,
padding=’max_length’,
max_length=64,
return_tensors=’pt’
)

output = model(**encoded_input)
“`

2. 使用GPT模型进行文本生成：

“`python
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(‘gpt2’)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(‘gpt2’)

input_text = “这是一句需要生成下文的文本。”

encoded_input = tokenizer.encode_plus(
input_text,
add_special_tokens=True,
padding=’max_length’,
max_length=64,
return_tensors=’pt’
)

output = model.generate(encoded_input[‘input_ids’])
“`

这些示例代码使用了Hugging Face的`transformers`库，该库提供了各种预训练模型和与之对应的tokenizer，可以用于自然语言处理任务。你可以根据需要选择合适的模型和tokenizer，进行自适应编码。

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