【场景应用1】微调语言模型：从数据加载到模型训练、模型评估

1. 微调语言模型概述

在自然语言处理（NLP）的领域中，微调（Fine-tuning）预训练模型是一项关键技术，它能够帮助我们将通用预训练的语言模型应用于具体的任务中，显著提高任务的性能。在本篇文章中，我们将深入分析如何在语言建模任务上微调一个Transformers模型，主要涵盖两种语言建模任务：因果语言建模（Causal Language Modeling, CLM）和掩码语言建模（Masked Language Modeling, MLM）。我们将探讨这两种任务的核心思想、训练过程和实现步骤，分析它们如何通过不同的训练机制帮助模型更好地理解和生成自然语言。

在这个 notebook 中，我们将看到如何在语言建模任务上微调一个 🤗 Transformers 模型。我们将涵盖两种语言建模任务，它们分别是：

• 因果语言建模（Causal language modeling）：模型需要预测句子中的下一个 token（因此标签与输入相同，只是向右移动了一位）。为了确保模型不会作弊，它会收到一个注意力掩码，防止它在预测句子中 token i+1 时访问 token i 之后的内容。

• 掩码语言建模（Masked language modeling