Transformer课程 第30章Transformer模型DeBERTa架构

第30章：使用disentangled attention机制Transformer模型DeBERTa架构内幕及完整源码实现 1，使用两个vector来编码每个word的content和position 2，在pretraining阶段使用output enhanced mask decoder取代softmax layer对masked words预测的数学原理剖析 3，DebertaEmbeddings完整源码实现解析 4，DebertaPreTrainedModel完整源码实现解析 5，Disentangled Attention算法剖析 6，DebertaTokenizer完整源码实现解析 7，XDropout完整源码实现解析 8，StableDropout完整源码实现解析 9，XSoftmax完整源码实现解析 10，ContextPooler完整源码实现解析 11，DebertaLayerNorm完整源码实现解析 12，DebertaSelfOutput完整源码实现解析 13，build_relative_position完整源码实现解析 14，DebertaAttention完整源码实现解析 15，DebertaIntermediate完整源码实现解析 16，DebertaOutput完整源码实现解析 17，DebertaLayer完整源码实现解析 18，DebertaEncoder完整源码实现解析 19，DisentangledSelfAttention完整源码实现解析 20，DebertaModel完整源码实现解析 21，DebertaForMaskedLM完整源码实现解析 22&#