Классификация сгенерированного текста для RLHF
Теперь вам нужно классифицировать сгенерированные отзывы. Один из способов оценить результат — измерить позитивность сгенерированных отзывов с помощью классификатора lvwerra/distilbert-imdb, который также можно создать через Hugging Face pipelines.
Библиотека pipeline предварительно импортирована из transformers. Модель lvwerra/distilbert-imdb предварительно загружена как model. Токенизатор предварительно загружен как tokenizer.
Это упражнение является частью курса
Обучение с подкреплением на основе обратной связи от людей (RLHF)
Инструкции к упражнению
- Используйте функцию
pipeline, чтобы создать pipeline для анализа тональности с данной моделью. - Определите тональность предоставленного отзыва.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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}")