通俗理解词向量模型,预训练模型,Transfomer,Bert和GPT的发展脉络和如何实践

本文介绍了Transformer的原理,从Word2Vec和Seq2Seq的基础概念出发,逐步解析到GPT和BERT,同时提供了从简易到复杂版本的Transformer代码实现教程,鼓励读者通过实践提升编程能力。

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最近研究GPT,深入的从transfomer的原理和代码看来一下,现在把学习的资料和自己的理解整理一下。

  • 这个文章写的很通俗易懂,把transformer的来龙去脉,还举例了很多不错的例子。

Transformer通俗笔记:从Word2Vec、Seq2Seq逐步理解到GPT、BERT_v_JULY_v的博客-优快云博客

  • 有了原理还需要进行代码实践,这篇文章从0开始讲解了一个简易的Transformer版本和真实版本的代码注释,值得详细读一下。

从零实现Transformer的简易版与强大版:从300多行到3000多行_写transformer-优快云博客

  • 另外,给大家推荐一下自己动手写代码实践一下,代码模块可以丢给文心一言,GPT4,这些写代码的能力相当的不错,甚至运行出了问题,直接把问题输入给它,还能自己改正。

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