Модель LLaMA (и подобные ей) может выдавать предсказания для одного класса, когда задача классификации текста формулируется так, что модель должна выбрать только один из возможных классов для множества текстов. Это часто связано с тем, что модели работают с текстовыми подсказками и обучены на определенных форматах задач.
Для классификации текста без меток можно использовать метод, называемый "нулевое-shot" классификацией, где модель делает предсказания на основе текстового контекста, который вы ей предоставляете. В этом случае вы можете создать подсказку, которая побуждает модель сгенерировать ответ для конкретной категории.
Вот пример кода, который демонстрирует, как это можно реализовать с использованием модели LLaMA 2:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# Загрузка модели и токенизатора
model_name = "meta-llama/Llama-2-7b" # Укажите подходящую модель LLaMA
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# Функция для классификации текста
def classify_text(text):
# Подсказка для модели
prompt = f"Классифицируй следующий текст: \"{text}\"\nОтвет: "
# Токенизация подсказки
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
# Генерация ответа
outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)
# Декодирование сгенерированного текста
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
# Извлечение исключительно ответа на классификацию
return response.split("Ответ: ")[-1].strip()
# Пример использования
text_sample = "Это пример текста, который необходимо классифицировать."
classification_result = classify_text(text_sample)
print("Классификация:", classification_result)
```
### Пример вывода:
```
Классификация: Позитивный
```
### Примечания:
1. Убедитесь, что у вас установлены необходимые библиотеки, такие как `transformers`.
2. Модель LLaMA 2 может быть большой и требует значительных ресурсов, поэтому убедитесь, что у вас достаточно вычислительных мощностей.
3. В ответах модели могут встречаться различные формулировки, так как она создает текст на основе вероятностных распределений.