Generierten Text für RLHF klassifizieren
Du möchtest die generierten Rezensionen nun kategorisieren. Eine Möglichkeit, die Ausgaben zu bewerten, ist, die Positivität der generierten Rezensionen mit dem Klassifikator lvwerra/distilbert-imdb zu messen, den du ebenfalls mit Hugging Face Pipelines instanziieren kannst.
Die Bibliothek pipeline wurde aus transformers vorab importiert. Das Modell lvwerra/distilbert-imdb wurde als model vorab geladen. Der Tokenizer wurde als tokenizer vorab geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback (RLHF)
Anleitung zur Übung
- Verwende die Funktion
pipeline, um eine Sentimentanalyse-Pipeline mit dem Modell zu erstellen. - Klassifiziere die Stimmung der bereitgestellten Rezension.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Create a sentiment analysis pipeline
sentiment_analyzer = pipeline(____, model=____, tokenizer=____)
review_text = "Surprisingly, the film is a very good one"
# Classify the sentiment of the review
sentiment = sentiment_analyzer(____)
print(f"Sentiment Analysis Result: {sentiment}")