51，如何减少Transformer中训练后的Word Embeddings的Bias？请阐述其背后的数学原理和实现流程 52，如何解决Self-attention和Word和自己的Attention最大的问题？ 53，为什么Transformer能够对NLP、CV等任何AI领域的信息进行有效表示？ 54，为何通过Ground Truth就能够训练Transformer使其具有泛化能力? 55，为什么在Transformer的Attention计算的时候需要进行Scaling操作，请从神经网络和数学原理的角度进行解释 56，在Transformer中，一个输入文本词汇的顺序是由position encoding来表达还是由multi-head attention来具体实现的？请阐述运行机制和数学原理 57，请描述multi-head attention的至少三种实现方式并提供相应的示例实现代码 58，请描述Transformer中三种类型的non-linear操作并阐述请数学原理 59，相比于RNN等，为何Transformer论文作者声称“Attention is all you need”？请重点从数学的角度阐述其原因 60，请具体谈一下Teacher forcing的数学原理及其在Transformer中的至少两个地方的应用
星空智能对话机器人的Gavin认为Transformer是拥抱数据不确定性的艺术。Transformer的架构、训练及推理等都是在Bayesian神经网络不确定性数学思维下来完成的。Encoder-Decoder架构、Multi-head注意力机制、Dropout和残差网络等都是Bayesian神经网络的具体实现；基于Transformer各种模型变种及实践也都是基
