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从零构建Transformer模型的详细教程和实现

该项目提供了一系列循序渐进的教程,指导从零开始构建常见的Transformer模型,如BERT、GPT、GPT2、BART和T5。教程不仅讲解基本架构的实现,还包括预训练和微调示例,并提供小型PyTorch库以便额外使用。项目依赖HuggingFace的tokenizers库进行子词标记,适用于不同规模数据集的训练需求,还涵盖了多工作节点的分布式训练示例,非常适合希望深入了解Transformer模型原理和应用的学习者。

MinTTransformerBERTPyTorchHuggingFaceGithub开源项目

MinT 项目介绍

MinT是一个旨在从头开始实现常见Transformer模型的最简化库及其教程的平台,适合对Transformer模型感兴趣的个人进行学习和探索。这一项目强调从基本原理出发,介绍神经网络架构的设计和训练策略。

教程系列

MinT项目为学习者提供了一系列循序渐进的教程,每一个教程都建立在前一个基础上,因此建议按顺序完成。以下是可用的教程:

  • 从零开始实现BERT
  • 从零开始实现GPT和GPT2
  • 从零开始实现BART
  • 从零开始实现T5
  • 构建自己的SentenceBERT

这些教程旨在帮助学习者理解Transformer模型的基本概念和复杂细节。

MinT库

MinT项目提供了一个轻量级的库,用于实现常见Transformer结构的PyTorch简单版本。目前支持的架构包括:

  • 仅编码器:BERT, RoBERTa
  • 仅解码器:GPT, GPT2
  • 编码器-解码器:BART, T5
  • 双编码器:SentenceBERT

预训练

为了让用户更好地理解预训练的过程,MinT项目提供了多种预训练示例,以便用户在不同的数据集上实践。它包括:

  • 小数据集的内存中训练示例
  • 大数据集的内存外训练示例
  • 大数据集的预处理分片示例

此外,还提供了一种在英文维基百科上进行训练的方法,用户需要下载维基百科的XML数据,并使用提供的工具进行预处理。

微调与其他功能

MinT项目中还包括了一些用于微调和补全任务的示例程序。对于微调,tune_bert_for_cls程序展示了如何从头开始微调BERT模型。此外,bert_completer程序允许用户在输入被屏蔽的文本后查看BERT模型的补全结果,给予用户更多的互动体验。

MinT项目设计的目标是帮助学习者从基础到高级逐步深入地掌握Transformer模型的实现和应用,为个人在深度学习领域的探索和开发提供一个良好起点。随着项目的不断完善,更多的信息将会被逐步更新。

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