60、深度学习中的模型进展与Hugging Face生态系统探索

深度学习中的模型进展与Hugging Face生态系统探索

1. 模型的惊人进展

近年来，深度学习领域取得了令人瞩目的进展。例如在2022年，出现了许多强大的模型。像Flamingo这样的视觉语言模型可用于少样本学习。同年5月，DeepMind推出了GATO，这是一个多模态模型，可作为强化学习智能体的策略。同一个Transformer模型可以完成多种任务，如聊天、图像描述、玩Atari游戏、控制（模拟）机械臂等，而它“仅”有12亿个参数。

这些进展引发了不同的观点。一些研究人员认为人类水平的AI已近在咫尺，觉得“规模就是一切”，甚至认为某些模型可能“略有意识”。然而，另一些人指出，尽管取得了惊人的进步，但这些模型仍缺乏人类智能的可靠性和适应性，如符号推理能力、基于单个示例进行泛化的能力等。

2. Hugging Face的Transformers库

如今，谈到Transformer就不得不提Hugging Face。这是一家AI公司，构建了一个易于使用的开源工具生态系统，涵盖自然语言处理、计算机视觉等领域。其生态系统的核心是Transformers库，它允许用户轻松下载预训练模型及其对应的分词器，并在需要时在自己的数据集上进行微调。该库支持TensorFlow、PyTorch和JAX（搭配Flax库）。

使用Transformers库最简单的方法是使用 transformers.pipeline() 函数。以下是一个简单的示例：

from transformers import pipeline
classifier = pi