以下是使用 few-shot learning 的 BERT 分类模型示例代码：

```
import torch
import transformers

# 创建模型
model = transformers.AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 创建 tokenizer
tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 加载数据集
dataset = ...  # 你的数据集

# 准备训练数据（假设每个任务只有一个样本）
inputs = []
labels = []
for task_samples in dataset:
    task_input_ids = []
    for sample in task_samples:
        input_ids = tokenizer.encode(sample["text"], add_special_tokens=True)
        task_input_ids.append(input_ids)
    inputs.append(task_input_ids)
    labels.append(task_samples[0]["label"])

# 训练模型
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)
for epoch in range(num_epochs):
    for task_inputs, task_labels in zip(inputs, labels):
        task_inputs = torch.LongTensor(task_inputs)
        task_labels = torch.LongTensor([task_labels])
        model.train()
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(task_inputs, labels=task_labels)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 测试模型
test_dataset = ...  # 你的测试集
total_correct = 0
total_count = 0
for task_samples in test_dataset:
    task_input_ids = []
    for sample in task_samples:
        input_ids = tokenizer.encode(sample["text"], add_special_tokens=True)
        task_input_ids.append(input_ids)
    task_input_ids = torch.LongTensor(task_input_ids)
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        outputs = model(task_input_ids)
        logits = outputs.logits
        preds = torch.argmax(logits, dim=-1)
        correct = (preds == task_samples[0]["label"]).sum().item()
        total_correct += correct
        total_count += 1
accuracy = total_correct / total_count
print("Accuracy:", accuracy)
```

这段代码使用了 Hugging Face 的 Transformers 库，其中 `AutoModelForSequenceClassification` 和 `AutoTokenizer` 可以自动选择适合的预训练模型和 tokenizer。在准备训练数据时，假设每个任务只有一个样本，并将其转换为 BERT 的输入格式。训练模型时，对每个任务进行一次训练，并使用 AdamW 优化器和交叉熵损失函数。测试模型时，对每个任务进行一次测试，并计算准确率。
ต่อไปนี้เป็นโค้ดตัวอย่างสำหรับโมเดลการจำแนกประเภท BERT โดยใช้การเรียนรู้แบบไม่กี่ช็อต: ``` นำเข้าไฟฉายนำเข้าหม้อแปลง # สร้างโมเดล model = Transformers.AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased") # สร้าง tokenizer tokenizer = Transformers AutoTokenizer.from_pretrained ("bert-base-uncased") # โหลดชุดข้อมูล = ... # ชุดข้อมูลของคุณ # เตรียมข้อมูลการฝึกอบรม (สมมติว่ามีเพียงหนึ่งตัวอย่างต่องานเท่านั้น) inputs = [] label = [] สำหรับ task_samples ในชุดข้อมูล : task_input_ids = [] สำหรับตัวอย่างใน task_samples: input_ids = tokenizer.encode(sample["text"], add_special_tokens=True) task_input_ids.append(input_ids) inputs.append(task_input_ids) label.append(task_samples[0]["label "] ) # เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลการฝึกอบรม = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-5) สำหรับยุคในช่วง (num_epochs): สำหรับ Task_inputs, Task_labels ใน zip (อินพุต, ป้ายกำกับ): Task_inputs = torch LongTensor (task_inputs)task_labels = torch.LongTensor([task_labels]) model.train() Optimizer.zero_grad() เอาต์พุต = model(task_inputs, ป้ายกำกับ=task_labels) การสูญเสีย = outputs.loss loss.backward() Optimizer.step() # โมเดลทดสอบ test_dataset = ... # ชุดการทดสอบของคุณ Total_correct = 0 Total_count = 0 สำหรับ Task_samples ใน test_dataset: Task_input_ids = [] สำหรับตัวอย่างใน Task_samples: input_ids = tokenizer.encode(sample["text"], add_special_tokens=True) task_input_ids ผนวก (input_ids) task_input_ids = torch.LongTensor(task_input_ids) model.eval() ด้วย torch.no_grad(): outputs = model(task_input_ids) logits = outputs.logits preds = torch.argmax(logits, dim=-1) ถูกต้อง = ( preds == task_samples[0]["label"]).sum().item() Total_correct += ถูกต้อง Total_count += 1 ความแม่นยำ = Total_correct / Total_count พิมพ์ ("ความแม่นยำ:", ความแม่นยำ) ```` รหัสนี้ ใช้ไลบรารี Transformers ของ Hugging Face ซึ่ง `AutoModelForSequenceClassification` และ `AutoTokenizer` สามารถเลือกโมเดลและโทเค็นไนเซอร์ที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าที่เหมาะสมได้โดยอัตโนมัติ เมื่อเตรียมข้อมูลการฝึกอบรม สมมติว่ามีเพียงหนึ่งตัวอย่างต่องานเท่านั้น และแปลงเป็นรูปแบบอินพุตของ BERT เมื่อฝึกฝนโมเดล ให้ฝึกฝนหนึ่งครั้งสำหรับแต่ละงาน และใช้ตัวเพิ่มประสิทธิภาพ AdamW และฟังก์ชันการสูญเสียเอนโทรปีข้าม เมื่อทดสอบแบบจำลอง แต่ละงานจะถูกทดสอบหนึ่งครั้งและคำนวณความแม่นยำ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence