human
少数のショット学習を使用してBERT分類モデルコードを生成するのを手伝ってください
gpt
もちろん、以下は、少ないショット学習を使用したBERT分類モデルコードです。

`` python
トーチをインポートします
変圧器からBertforsequreeclassification、Berttokenizerからインポートします

＃モデルとトークネザーをロードします
Model = bertforsequenceClassification.from_pretraine（ 'bert-base-uncased'）
Tokenizer = berttokenizer.from_pretrained（ 'bert-base-uncased'）

＃分類するテキストを定義します
text = ["これはポジティブなexmpleです。"、 "これは次の実例です。"]]

＃テキストを機能ベクトルに変換します
encoded_input = tokenizer（テキスト、パディング= true、truncation = true、return_tensors = 'pt'）

＃定義タグ
ラベル= torch.tensor（[1、0]）。unscqueeze（0）＃unsqueeze（0）はシェイプを一致させることです

＃トレーニングには、適切なオプティマイザーと損失機能を使用します
optimizer = torch.optim.adam（model.parameters（）、lr = 1e-5）
loss_fn = torch.nn.crossentropyloss（）

＃
num_epochs = 10
範囲のエポックの場合（num_epochs）：
    optimizer.zero_grad（）
    outputs = model（** encoded_input、labels = labels）
    loss = loss_fn（outputs.logits、labels.squeeze（）））
    loss.backward（）
    optimizer.step（）
    
＃モデルを使用して、新しいテキストを予測します
new_text = ["これは中立的な例です。"]]
new_encoded_input = tokenizer（new_text、padding = true、truncation = true、retarn_tensors = 'pt'）
outputs = model（** new_encoded_input）
Predicted_label = torch.argmax（outputs.logits）.item（）
print（ "predictd label："、predictd_label）
`` `

コードは、BERTモデルとPytorchフレームワークを使用して基本的な分類器を実装します。トレーニングには、少数のショット学習（少量のサンプルのみを提供）を使用します。この例では、2つの正と負のサンプルを使用してモデルを訓練し、このモデルを使用して単一のニュートラルサンプルを予測しました。