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原標題：《Python機器學習》作者科普長文：從頭構建類GPT文本分類器，代碼開源
關鍵字：模型,垃圾郵件,準確率,任務,因果
文章來源：機器之心
內容字數：0字

內容摘要：

選自sebastianraschka
機器之心編譯
機器之心編輯部學起來吧！近日，機器學習研究員、暢銷書《Python 機器學習》作者 Sebastian Raschka 又分享了一篇長文，主題為《從頭開始構建一個 GPT 風格的 LLM 分類器》。文章展示了如何將預訓練的大型語言模型（LLM）轉化為強大的文本分類器。機器之心對文章內容進行了不改變原意的編譯、整理：
為什么要關注分類呢？首先，針對分類任務，對預訓練模型進行微調是一個簡單有效的 LLM 知識入門方式。其次，文本分類有許多商業應用場景，比如：垃圾郵件檢測、情感分析、客戶反饋分類、主題分類等等。閱讀完本文，你將找到以下 7 個問題的答案：
1. 需要訓練所有層嗎？
2. 為什么微調最后一個 token，而不是第一個 token？
3. BERT 與 GPT 在性能上有何比較？
4. 應該禁用因果掩碼嗎？
5. 擴大模型規模會有什么影響？
6. LoRA 可以帶來什么改進？
7. Padding 還是不 Padding？
完整代碼可以從 GitHub 找到：https://github.com/rasbt/LLMs-from-

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