基础理论课程进阶中文2–4 周★ 3.3k25 章可站内阅读
Learn NLP with Transformers
Datawhale：中文 Transformers NLP 实战
Datawhale · 3,348 stars
Datawhale 中文 Transformers NLP 教程，用任务驱动方式讲解预训练模型在中文场景的微调与评估。适合有一定深度学习基础、想把 NLP 基本功补扎实再进 LLM 应用的人。
为什么收录 · 基础层架的中文 NLP/Transformers 实战课，和 HF 官方课组成中英双轨。
NLPTransformers中文微调Datawhale
这本书强在哪
- 中文语境下的 Transformers 实战
- 与 HF 官方 NLP Course 形成中英对照
- 强调任务驱动，不只讲 API
- 适合进 LLM 应用前补 NLP 基本功
建议怎么学
- 01先复现一个分类任务端到端
- 02再做生成或序列标注类任务对比
- 03每任务固定评测集，记录改前改后
- 04英文对照可并行 Hugging Face NLP Course
适合谁 / 前置
- Python 与基础深度学习
- 最好已学过 PyTorch 入门
学完得到什么
- 掌握 Transformers 在中文 NLP 任务中的用法
- 能完成分类、生成等常见微调实验
- 理解预训练模型迁移到业务数据的路径
- 建立中文 NLP 实验记录习惯
目录
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docs25 章
- 01docsmarkdown
- 02基于transformers的自然语言处理(NLP)入门markdown
- 03环境配置markdown
- 04自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)markdown
- 05前言markdown
- 06图解Attentionmarkdown
- 07图解transformermarkdown
- 08预备工作markdown
- 09Transformer源代码解释之PyTorch篇markdown
- 10图解BERTmarkdown
- 11图解GPTmarkdown
- 12篇章小测markdown
- 13前言markdown
- 14前言markdown
- 15篇章小测markdown
- 161. 简介markdown
- 17篇章4 使用Transformers解决NLP任务markdown
- 18微调预训练模型进行文本分类markdown
- 19序列标注（token级的分类问题）markdown
- 20在机器问答任务上微调transformer模型markdown
- 21通过微调模型构建多选任务markdown
- 22微调语言模型markdown
- 23微调transformer模型解决翻译任务markdown
- 24加载数据markdown
- 25篇章小测markdown
策展亮点章节
Transformers 基础中文任务实战微调与评估常见坑扩展阅读
仓库数据
Stars3,348
Forks520
主要语言Shell
创建2021/4/11
更新2026/8/9
37564224（main）· 许可证 需人工确认 (NOASSERTION)。 上游更新后可通过同步脚本刷新。