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原标题：《Python机器学习》作者科普长文：从头构建类GPT文本分类器，代码开源
关键字：模型,垃圾邮件,准确率,任务,因果文章来源：机器之心
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选自sebastianraschka
机器之心编译
机器之心编辑部学起来吧！近日，机器学习研究员、畅销书《Python 机器学习》作者 Sebastian Raschka 又分享了一篇长文，主题为《从头开始构建一个 GPT 风格的 LLM 分类器》。文章展示了如何将预训练的大型语言模型（LLM）转化为强大的文本分类器。机器之心对文章内容进行了不改变原意的编译、整理：
为什么要关注分类呢？首先，针对分类任务，对预训练模型进行微调是一个简单有效的 LLM 知识入门方式。其次，文本分类有许多商业应用场景，比如：垃圾邮件检测、情感分析、客户反馈分类、主题分类等等。阅读完本文，你将找到以下 7 个问题的答案：
1. 需要训练所有层吗？
2. 为什么微调最后一个 token，而不是第一个 token？
3. BERT 与 GPT 在性能上有何比较？
4. 应该禁用因果掩码吗？
5. 扩大模型规模会有什么影响？
6. LoRA 可以带来什么改进？
7. Padding 还是不 Padding？
完整代码可以从 GitHub 找到：https://github.com/rasbt/LLMs-from-原文链接：《Python机器学习》作者科普长文：从头构建类GPT文本分类器，代码开源
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