《大型预训练语言模型论文集》安装与配置指南

《大型预训练语言模型论文集》安装与配置指南

PLMPapers A paper list of pre-trained language models (PLMs). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/plm/PLMPapers

1. 项目基础介绍

《大型预训练语言模型论文集》（PLMPapers）是一个开源项目，由RUCAIBox团队维护。该项目收集了近年来基于引用数量和顶级会议（如ACL, EMNLP, ICLR, ICML, NeurIPS）发表的代表性大型预训练语言模型（PLM）论文。项目旨在为研究人员和开发者提供一份丰富的资源列表，以促进自然语言处理领域的发展。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

项目主要涉及的关键技术包括但不限于：

• 大型预训练语言模型（如BERT, GPT等）
• 上下文嵌入表示
• 自然语言理解
• 机器学习模型训练与评估

使用到的框架和工具可能包括：

• TensorFlow
• PyTorch
• Keras
• scikit-learn

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装和配置之前，请确保您的系统中已安装以下环境和依赖项：

• Python 3.x
• pip（Python包管理工具）
• git（版本控制工具）

详细安装步骤

步骤 1：克隆项目仓库

打开命令行窗口，执行以下命令克隆项目仓库：

git clone https://github.com/RUCAIBox/PLMPapers.git

步骤 2：安装Python依赖

进入项目目录，安装项目所需的Python依赖：

cd PLMPapers
pip install -r requirements.txt

requirements.txt 文件中列出了项目所需的所有Python包。

步骤 3：配置项目

根据项目需求，您可能需要进行一些配置工作。通常，这些配置包括设置环境变量、配置文件等。具体配置步骤将取决于项目的具体需求和您的开发环境。

步骤 4：运行示例代码

项目可能包含示例代码，以便您快速开始。您可以通过以下命令运行示例代码：

python example.py

请根据项目的具体说明和文档进行调整。

完成以上步骤后，您应该能够成功安装和配置《大型预训练语言模型论文集》项目，并开始探索其中的内容和资源。

PLMPapers A paper list of pre-trained language models (PLMs). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/plm/PLMPapers