机器问答模型

加载数据集

和前面一样，使用函数load_dataset和load_metric来下载数据并得到需要的评测指标。

Preprocessing the training data

在将数据喂入模型之前，我们需要对数据进行预处理。预处理的工具叫Tokenizer。Tokenizer首先对输入进行tokenize，然后将tokens转化为预模型中需要对应的token ID，再转化为模型需要的输入格式。
tokenizer既可以对单个文本进行预处理，也可以对一对文本进行预处理，tokenizer预处理后得到的数据满足预训练模型输入格式。

Fine-tuning微调模型

目前，我们已经预处理好了训练/微调需要的数据，现在我们下载预训练的模型。由于我们要做的是机器问答任务，于是我们使用这个类AutoModelForQuestionAnswering。和tokenizer相似，model也是使用from_pretrained方法进行加载。

Evaluation评估

模型的输出是一个像dict的数据结构，包含了loss（因为提供了label，所有有loss），answer start和end的logits。我们在输出预测结果的时候不需要看loss，直接看logits就好了。每个feature里的每个token都会有一个logit。预测answer最简单的方法就是选择start的logits里最大的下标最为answer其实位置，end的logits里最大下标作为answer的结束位置。