本文介紹了使用 ModernBert 和原版 BERT 進(jìn)行文本分類的實(shí)戰(zhàn)案例，任務(wù)是基于真假新聞數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類。作者詳細(xì)闡述了從數(shù)據(jù)處理到模型訓(xùn)練和驗(yàn)證的完整流程。首先，通過(guò) `AutoTokenizer` 和自定義的 `collate_fn` 函數(shù)處理文本數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)填充和批量處理。接著，定義了四種池化方法（平均池化、最大池化、最小池化和注意力池化），用于將序列特征壓縮為固定大小的向量。模型部分，作者自定義了 `FakeNewsModel`，結(jié)合預(yù)訓(xùn)練的 ModernBert 和 BERT，支持四種池化方式，并通過(guò)全連接層輸出分類結(jié)果。訓(xùn)練過(guò)程包括數(shù)據(jù)加載、模型初始化、優(yōu)化器和學(xué)習(xí)率調(diào)度器配置，以及使用交叉熵?fù)p失進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證。最終，通過(guò)驗(yàn)證集和測(cè)試集評(píng)估模型性能，ModernBert 在長(zhǎng)文本輸入和優(yōu)化后的架構(gòu)上表現(xiàn)優(yōu)于原版 BERT。

基于 prompt 的方法相對(duì)來(lái)說(shuō)成本較低，方法和效果都有相對(duì)成熟的結(jié)果；微調(diào) LLM 的方法受限于消耗資源比較大，計(jì)算成本過(guò)高，沒(méi)有得到很好地探索。B-GPT-Hub是一款很好的項(xiàng)目，這是一個(gè)基于 LLM 微調(diào)的 text2SQL 的訓(xùn)練推理框架和 benchmark，主要側(cè)重于大規(guī)模微調(diào) LLM 的方式。

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