Transformer课程 第39章Transformer模型RAG的架构

第39章：面向Knowledge-intensive任务的Transformer模型RAG的架构内幕及完整源码实现 1，为何Transformer网络能够存储factual knowledge信息？ 2，pretrained dense retrieval数学原理分析 3，sequence-to-sequence model数学原理分析 4，jointly fine-tuning数学原理分析 5，parametric memory原理分析 6，non-parametric memory原理分析 7，non-parametric memory on dense vector原理分析 8，使用pre-trained neural retriever背后的贝叶斯数学原理剖析 9，prepare_seq2seq_batch源码完整实现分析 10，RagTokenizer源码完整实现分析 11，RetrievAugLMMarginOutput源码完整实现分析 12，RetrievAugLMOutput源码完整实现分析 13，from_pretrained_question_encoder_generator源码完整实现分析 14，RagPreTrainedModel源码完整实现分析 15，RagModel源码完整实现分析 16，generate源码完整实现分析 17，get_nll源码完整实现分析 18，cat_and_pad源码完整实现分析 19，RagSequenceForGeneration源码完整实现分析 20，prepare_inputs_for_generation源码完整实现分析 21，reo