Transformer课程 第40章Transformer模型RemBERT架构

第40章：解除了input and output embeddings耦合对Transformer模型RemBERT架构内幕及完整源码实现 1，为何Transformer原始实现会采用sharing weights between input and output embeddings？ 2，sharing weights between input and output embeddings带来的问题分析 3，decoupled embeddings对multilingual models的任务的价值 4，删除output embedding背后的原理分析 5，sentence-piece tokenizer原理分析 6，RemBertTokenizer源码完整实现分析 7，load_tf_weights_in_rembert源码完整实现分析 8，RemBertEmbeddings源码完整实现分析 9，RemBertPooler源码完整实现分析 10，prune_heads源码完整实现分析 11，RemBertSelfOutput源码完整实现分析 12，RemBertSelfAttention源码完整实现分析 13，RemBertSelfOutput源码完整实现分析 14，RemBertIntermediate源码完整实现分析 15，RemBertOutput源码完整实现分析 16，RemBertLayer源码完整实现分析 17，RemBertEncoder源码完整实现分析 18，RemBertPredictionHeadTransform源码完整实现分析 19，RemBertLMPredictionHead源码完整实现分析 20&#