Transformer课程 第38章Transformer模型MPNet架构

第38章：融合MLM和PLM的Transformer模型MPNet架构内幕及完整源码实现 1，masked language modeling(MLM)数学原理和实现分析 2，permuted language modeling (PLM)数学原理和实现分析 3，为何MPNet为何能够缓解position discrepancy (vs. PLM in XLNet)？ 4，BasicTokenizer源码完整实现分析 5，WordpieceTokenizer源码完整实现分析 6，MPNetTokenizer源码完整实现分析 7，MPNetEmbeddings源码完整实现分析 8，MPNetAttention源码完整实现分析 9，MPNetSelfAttention源码完整实现分析 10，MPNetPreTrainedModel源码完整实现分析 11，MPNetIntermediate源码完整实现分析 12，MPNetLayer源码完整实现分析 13，MPNetOutput源码完整实现分析 14，relative_position_bucket源码完整实现分析 15，MPNetEncoder源码完整实现分析 16，MPNetPooler源码完整实现分析 17，MPNetModel源码完整实现分析 18，MPNetForMaskedLM源码完整实现分析 19，MPNetLMHead源码完整实现分析 20，MPNetForSequenceClassification源码完整实现分析 21，MPNetForMultipleChoice源码完整实现分析 22，MPNetForTok