专栏大纲

循环神经网络和长短期记忆网络已经广泛应用于时序任务，比如文本预测、机器翻译、文章生成等。然而，它们面临的一大问题就是如何记录长期依赖。为了解决这个问题，一个名为Transformer的新架构应运而生。

Transformer 作为当下最先进的深度学习架构之一，被广泛应用于自然语言处理领域。它不单替代了以前流行的循环神经网络(recurrent neural network, RNN)和长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络，并且以它为基础衍生出了诸如BERT、GPT-3.5和GPT-4、T5等知名架构。

使用Transformers库，我们不仅可以直接获取预训练的BERT模型，还可以对其进行微调，以适应特定的NLP任务，如文本分类、命名实体识别、问答等。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google在2018年提出的一个预训练的深度学习模型，用于多种自然语言处理（NLP）任务。

BERT的核心是基于Transformer架构，该架构最初是为了解决机器翻译问题而设计的。Transformer的关键特点是它可以并行处理输入数据（如句子中的所有单词）并捕获单词之间的依赖关系，无论它们在句子中的距离有多远。

专栏首先演示了如何快速搭建深度学习的环境，包括TensorFlow和PyTorch深度学习框架、HuggingFace Transformers库和Jupyter Notebook 开发工具。

然后，通过一个情绪分析任务的例子，快速体验Transformers 库中最基本的对象是pipeline()函数。同时，对 HuggingFace官网，以及模型仓库（Model Repository）、模型（Models）等有一个初步的了解。

通过引入Hugging Face提供的开源Transformers库，轻松地使用Transformers库下载预训练的BERT模型权重，并应用于自己的任务。比如加载预训练的BERT模型和Tokenzier分词器，使用预训练的BERT模型作为特征提取器，微调预训练的BERT模型，以及将预训练的BERT模型应用于下游任务，比如情感分析任务等等。