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レビュー分類のためのファインチューニング

プロジェクトを続けます。ここではレビューをポジティブ・ニュートラル・ネガティブに分類したいとします。ファインチューニング済みモデルを使って、レビューを自動でカテゴリ分けします。

transformers から TrainingArguments と Trainer クラスがインポートされています。 また、training_args、model、tokenized_datasets もあらかじめ読み込まれています。

この演習はコースの一部です

人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）

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演習の手順

  • tokenized_datasets データセットの "train" と "test" サブセットを使って、学習用とテスト用のデータセットを作成します。
  • Trainer クラスを初期化します。
  • そのクラスにトレーニング引数を追加します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Define the train and test datasets
training_dataset = ____
testing_dataset = ____

# Initialize the trainer class
trainer = ____(
# Add arguments to the class
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=____,
    eval_dataset=____
)
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