Transformer课程 第44章Text-to-Text Transfer Transformer (T5)架构

第44章：Text-to-Text Transfer Transformer (T5)架构内幕及完整源码 1，T5能够把任意的语言问题转化为text-to-text格式背后的数学原理解析 2，T5架构流程解析及其广泛应用 3，T5 model structure详解 4，T5 Pretrained dataset分析 5，T5训练的unsupervised objective解析 6，T5的pretraining, fine-tuning, and evaluating workflow分析 7，T5的Multi-task解析 8，T5模型Scaling剖析 9，混合使用unsupervised and supervised task 10，relative scalar embeddings数学原理分析 11，T5Tokenizer源码完整实现分析 12，load_tf_weights_in_t5源码完整实现分析 13，T5LayerNorm源码完整实现分析 14，T5DenseReluDense源码完整实现分析 15，T5DenseGatedGeluDense源码完整实现分析 16，T5LayerFF源码完整实现分析 17，prune_heads源码完整实现分析 18，relative_position_bucket源码完整实现分析 19，compute_bias源码完整实现分析 20，T5Attention源码完整实现分析 21，T5LayerSelfAttention源码完整实现分析 22，T5LayerCrossAttention源码完整实现分析 23࿰