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A Dive into Vision-Language Models★ 80
Hugging Face Blog1215d agoTutorialHugging Face 釋出的這篇技術指南，深入探討了視覺語言模型 (VLM) 的核心架構。文章詳細介紹了 VLM 如何結合圖像與文字編碼器，並剖析了對比學習（如 CLIP）、生成式（如 BLIP、GIT）及多模態融合等三大主流預訓練策略。最後，展示了如何利用 Hugging Face Transformers 庫輕鬆調用這些模型，是理解多模態 AI 的必讀經典。
BERT 101 - State Of The Art NLP Model Explained
Hugging Face Blog1553d agoTutorial本指南深入淺出地解析了 Google 提出的革命性 NLP 模型 BERT。文章詳細介紹了其基於 Transformer Encoder 的雙向架構，並剖析了「遮罩語言模型 (MLM)」與「下一句預測 (NSP)」兩大核心預訓練機制。最後，展示了如何透過 Hugging Face 輕鬆將 BERT 應用於各種下游自然語言處理任務。
How to train a new language model from scratch using Transformers and Tokenizers★ 75
Hugging Face Blog2300d agoTutorial本文為 Hugging Face 的經典指南，詳細介紹如何從頭訓練全新的語言模型。內容涵蓋使用 tokenizers 快速訓練 Byte-Level BPE 分詞器、準備 Esperanto（世界語）數據集、配置 RoBERTa 模型架構，並利用 Trainer API 進行高效預訓練。這對於想為特定領域或罕見語言構建專屬模型的開發者與研究人員而言，是極具價值的實戰教學。