语言模型 - 使用Transformer模型在文本数据上训练一个语言模型，如GPT-2_基于transformer的文本类预测模型

语言模型是一种用于预测文本序列的模型，通常被用于自然语言处理领域中的各种任务，如文本生成、机器翻译和文本分类等。近年来，Transformer模型的出现和发展，使得语言模型在性能和效率方面都有了显著的提升。在这篇博客中，我们将使用Transformer模型在文本数据上训练一个语言模型，并通过生成文本的方式来展示模型的表现。

Transformer模型简介

Transformer模型是一种基于自注意力机制（self-attention mechanism）的神经网络模型，由Google在2017年提出。它在机器翻译领域中取得了突破性的进展，并在之后的各种自然语言处理任务中也得到了广泛应用。

Transformer模型通过自注意力机制来计算输入序列中不同位置之间的相关性，并对这些位置的特征进行加权组合。在处理自然语言时，这些位置对应着文本中的不同单词或子词。通过将自注意力机制应用到编码器和解码器中，Transformer模型能够在序列到序列的任务中达到比循环神经网络（recurrent neural networks）更好的表现。

数据集

我们将使用英文维基百科（Wikipedia）的文本作为我们的训练数据集。Wikipedia是一个包含大量英文文本的在线百科全书，它包含了丰富的知识和信息，并且数据量也足够大，可以用来训练一个具有良好性能的语言模型。

我们将使用Hugging Face提供的Wikipedia数据集，这是一个已经预处理过的、经过清洗的英文维基百科数据集。该数据集的大小为2.5GB，包含了大约20亿个单词。

from datasets import load_dataset
import torchtext
 
dataset = lo