RLHF के लिए जनरेट किए गए टेक्स्ट का वर्गीकरण
अब आप जनरेट की गई समीक्षाओं को श्रेणीबद्ध करना चाहते हैं। आउटपुट का मूल्यांकन करने के तरीकों में से एक है क्लासिफायर lvwerra/distilbert-imdb का उपयोग करके जनरेट की गई समीक्षाओं की सकारात्मकता मापना, जिसे आप Hugging Face पाइपलाइन्स से भी इंस्टैंशिएट कर सकते हैं।
pipeline लाइब्रेरी को transformers से पहले ही इम्पोर्ट किया गया है। lvwerra/distilbert-imdb मॉडल पहले से model के रूप में लोड है। टोकनाइज़र पहले से tokenizer के रूप में लोड है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
मानवीय फीडबैक से रिइनफोर्समेंट लर्निंग (RLHF)
अभ्यास निर्देश
pipelineफंक्शन का उपयोग करके मॉडल के साथ एक sentiment-analysis पाइपलाइन बनाएँ.- दी गई समीक्षा के sentiment को क्लासिफाई करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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}")