本文介紹了使用 ModernBert 和原版 BERT 進行文本分類的實戰案例，任務是基于真假新聞數據集進行分類。作者詳細闡述了從數據處理到模型訓練和驗證的完整流程。首先，通過 `AutoTokenizer` 和自定義的 `collate_fn` 函數處理文本數據，實現動態填充和批量處理。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`，結合預訓練的 ModernBert 和 BERT，支持四種池化方式，并通過全連接層輸出分類結果。訓練過程包括數據加載、模型初始化、優化器和學習率調度器配置，以及使用交叉熵損失進行訓練和驗證。最終，通過驗證集和測試集評估模型性能，ModernBert 在長文本輸入和優化后的架構上表現優于原版 BERT。

基于 prompt 的方法相對來說成本較低，方法和效果都有相對成熟的結果；微調 LLM 的方法受限于消耗資源比較大，計算成本過高，沒有得到很好地探索。B-GPT-Hub是一款很好的項目，這是一個基于 LLM 微調的 text2SQL 的訓練推理框架和 benchmark，主要側重于大規模微調 LLM 的方式。

ElevenLabs 應用代碼的完整指南詳述了從安裝到高效使用的詳細步驟。通過在官方網站注冊賬戶并獲取API密鑰，用戶可以安全訪問ElevenLabs平臺。安裝必要的Python庫如`elevenlabs`和`langchain-community`后，開發者可以利用`ElevenLabsText2SpeechTool`進行文本到語音的轉換。指南還提供了提升訪問穩定性的代理配置方法，以及生成高質量多語言音頻的高級功能。最終，示例代碼展示了如何保存生成的語音文件，為用戶提供了全面的技術支持。