用 Pytorch 自己构建一个Transformer

一、说明
用pytorch自己构建一个transformer并不是难事,本篇使用pytorch随机生成五千个32位数的词向量做为源语言词表,再生成五千个32位数的词向量做为目标语言词表,让它们模拟翻译过程,transformer全部用pytorch实现,具备一定实战意义。
二、论文和概要
在本教程中,我们将使用 PyTorch 从头开始构建一个基本的转换器模型。Vaswani等人在论文“注意力是你所需要的一切”中引入的Transformer模型是一种深度学习架构,专为序列到序列任务而设计,例如机器翻译和文本摘要。它基于自我注意机制,已成为许多最先进的自然语言处理模型的基础,如GPT和BERT。
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