本文主要是介绍第10章: 明星级轻量级高效Transformer模型ELECTRA: 采用Generator-Discriminator的Text Encoders解析及ELECTRA模型源码完整实现，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1，GAN：Generative Model和Discriminative Model架构解析
2，为什么说ELECTRA是NLP领域轻量级训练模型明星级别的Model？
3，使用replaced token detection机制规避BERT中的MLM的众多问题解析
4，以Generator-Discriminator实现的ELECTRA预训练架构解析
5，ELECTRTA和GAN的在数据处理、梯度传播等五大区别
6，ELECTRA数据训练全生命周期数据流
7，以Discriminator实现Fine-tuning架构解析
8，ELECTRA的Generator数学机制及内部实现详解
9，Generator的Loss数学机制及实现详解
10，Discriminator的Loss数学机制及实现详解
11，Generator和Discriminator共享Embeddings数据原理解析
12，Discriminator网络要大于Generator网络数学原理及工程架构
13，Two-Stage Training和GAN-style Training实验及效果比较
14，ELECTRA数据预处理源码实现及测试
15，Tokenization源码完整实现及测试
16，Embeddings源码实现
17，Attention源码实现
18，借助Bert Model实现Transformer通用部分源码完整实现
19，ELECTRA Generator源码实现
20，ELECTRA Discriminator源码实现
21，Generator和Discriminator相结合源码实现及测试
22，pre-training训练过程源码完整实现
23，pre-training数据全流程调试分析
24，聚集于Discriminator的ELECTRA的fine-tuning源码完整实现
25，fine-tuning数据流调试解析
26，ELECTRA引发Streaming Computations在Transformer中的应用思考
这篇关于第10章: 明星级轻量级高效Transformer模型ELECTRA: 采用Generator-Discriminator的Text Encoders解析及ELECTRA模型源码完整实现的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
