這些步驟都可以使用常見的NLP工具庫來實現(xiàn),如NLTK、spaCy、transformers等。在預(yù)處理完數(shù)據(jù)后,我們需要使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)來訓(xùn)練ChatGPT模型。通常情況下,我們會使用一些優(yōu)秀的深度學(xué)習(xí)框架來實現(xiàn)模型的訓(xùn)練,如PyTorch、TensorFlow等。在模型訓(xùn)練過程中,我們需要設(shè)置一些超參數(shù),如學(xué)習(xí)率、批量大小、模型深度等。在模型訓(xùn)練完成后,...
www.dbjr.com.cn/article/2795...htm 2025-6-6