Klasyfikowanie wygenerowanego tekstu na potrzeby RLHF
Teraz chcesz skategoryzować wygenerowane recenzje. Jednym ze sposobów oceny wyników jest zmierzenie pozytywności wygenerowanych recenzji za pomocą klasyfikatora lvwerra/distilbert-imdb, który możesz również zainicjować za pomocą potoków Hugging Face.
Biblioteka pipeline została wcześniej zaimportowana z transformers. Model lvwerra/distilbert-imdb został wstępnie załadowany jako model. Tokenizer został wstępnie załadowany jako tokenizer.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Uczenie przez wzmacnianie z informacją zwrotną od człowieka (RLHF)
Instrukcje do ćwiczenia
- Użyj funkcji
pipeline, aby utworzyć potok analizy sentymentu z danym modelem. - Sklasyfikuj sentyment podanej recenzji.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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}")