[Pytorch Neural Network Practical Case] 32 Transformers 라이브러리 파이프라인을 사용하여 다음을 달성: 지정된 모델 로드 + 텍스트 분류 + 마스크 언어 모델링 + 추상 생성 + 특징 추출 + 독해 + 엔티티 단어 인식
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출처blog.csdn.net/qq_39237205/article/details/124364407
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