【AI大模型】Transformers大模型库（二）：AutoModelForCausalLM-优快云博客

一、引言

这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库，为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。

🤗 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。

本文重点介绍AutoModelForCausalLM类。

二、AutoModelForCausalLM

2.1 概述

AutoModelForCausalLM是Hugging Face的transformers库中的一个类，它是一个自动模型类，用于因果语言建模（Causal Language Modeling）。因果语言建模是指给定之前的词或字符序列，模型预测文本序列中下一个词或字符的任务。这种模型广泛应用于生成式任务，如对话系统、文本续写、摘要生成等。

2.2 主要功能

这个类是基于AutoModel的，它能够根据指定的模型名称或路径自动加载相应的模型架构。当你使用AutoModelForCausalLM时，不需要直接指定模型的所有细节，只需要提供模型的名称（如"gpt2"、"t5"等，尽管T5模型更常用于序列到序列任务），库会自动配置为适合因果语言建模的版本。

2.3 代码示例

例如，加载一个预训练的GPT-2模型用于因果语言建模，代码如下：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 
model_name = "gpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
 
# 使用模型进行预测的代码会在这里继续...

这个例子使用AutoTokenize，AutoModelForCausalLM, r两个类分别实例化gpt2对应的分词器和模型。这里使用了Auto自动模型，transformers包括管道pipeline、自动模型auto以及具体模型三种模型实例化方法，如果同时有配套的分词工具（Tokenizer），需要使用同名调度。

管道(Pipline)方式：高度集成的使用方式，几行代码就可以实现一个NLP任务
自动模型(AutoModel)方式:自动载入并使用BERT等模型
具体模型方式：在使用时需要明确具体的模型，并按照特定参数进行调试

在这里插入图片描述

在上述三种应用方式中，管道方式使用最简单，但灵活度最差；具体模型方式使用复杂，但是灵活度最高。

三、总结

本文对使用transformers的AutoModelForCausalLM进行尝试，主要对CausalLM（因果推理模型）进行实例化，需要与同类的AutoTokenizer分词器一起使用。同时，列举了管道模型、自动模型、具体模型等三种transformers预训练大模型实例化方法。加粗样式

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望