飞浆ERNIE百亿级大模型在中文短文本分类任务上的应用

随着深度学习技术的不断发展，自然语言处理领域也取得了令人瞩目的成就。飞桨（PaddlePaddle）作为国内领先的深度学习框架，凭借其强大的计算性能和丰富的模型库，为我们实现中文短文本分类任务提供了一个高效且可靠的解决方案。其中，基于飞桨的ERNIE百亿级大模型尤为引人关注，其在NLP任务中表现出色。

本文将介绍如何使用飞桨ERNIE百亿级大模型来实现中文短文本分类任务，并提供相应的源代码。

首先，我们需要搭建环境并安装必要的依赖。以下是相关的代码：

import paddle
from paddlenlp.transformers import ErnieTokenizer, ErnieForSequenceClassification

# 设置设备
paddle.set_device('gpu')