第36章：基于entity-aware self-attention的Transformer模型Luke架构内幕及完整源码实现
1，实现contextualized entity representations的技术分析
2，实现contextualized entity representations数学原理分析
3，entity-aware self-attention mechanism数学原理分析
4，在计算的时候区分token type的实现技术分析
5，encode_plus源码完整实现分析
6，batch_encode_plus源码完整实现分析
7，create_input_sequence源码完整实现分析
8，batch_prepare_for_model源码完整实现分析
9，prepare_for_model源码完整实现分析
10，pad源码完整实现分析
11，LukeTokenizer源码完整实现分析
12，EntitySpanClassificationOutput源码完整实现分析
13，LukeEntityEmbeddings源码完整实现分析
14，BaseLukeModelOutputWithPooling源码完整实现分析
15，BaseLukeModelOutput源码完整实现分析
16，EntityClassificationOutput源码完整实现分析
17，EntityPairClassificationOutput源码完整实现分析
18，EntitySpanClassificationOutput源码完整实现分析
19，LukeAttention源码完整实现分析
17，LukeSelfAttention源码完整实现分析
18，LukeSelfOutput源码完整实现分析
19，LukeOutput源码完整实现分析
20，LukeIntermediate源码完整实现分析
21，LukeLayer源码完整实现分析
22，LukeEncoder源码完整实现分析
23，LukePooler源码完整实现分析
24，LukePreTrainedModel源码完整实现分析
25，LukeModel源码完整实现分析
26，LukeForEntityClassification源码完整实现分析
27，LukeForEntityPairClassification源码完整实现分析
28，LukeForEntitySpanClassification源码完整实现分析

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于Bayesian思想指导下来应对数据的不确定性；混合使用各种类型的Embeddings来提供更好Prior信息其实是应用Bayesian思想来集成处理信息表达的不确定性、各种现代NLP比赛中高分的作品也大多是通过集成RoBERTa、GPT、ELECTRA、XLNET等Transformer模型等来尽力从最大程度来对抗模型信息表示和推理的不确定性。

从数学原理的角度来说，传统Machine Learning及Deep learning算法训练的目标函数一般是基于Naive Bayes数学原理下的最大似然估计MLE和最大后验概率MAP来实现，其核心是寻找出最佳的模型参数；而Bayesian的核心是通过计算后验概率Posterior的predictive distribution，其通过提供模型的不确定来更好的表达信息及应对不确定性。对于Bayesian架构而言，多视角的先验概率Prior知识是基础，在只有小数据甚至没有数据的时候是主要依赖模型Prior概率分布(例如经典的高斯分布)来进行模型推理，随着数据的增加，多个模型会不断更新每个模型的参数来更加趋近真实数据的模型概率分布；与此同时，由于（理论上）集成所有的模型参数来进行Inference，所以Bayesian神经网络能够基于概率对结果的提供基于置信度Confidence的分布区间，从而在各种推理任务中更好的掌握数据的不确定性。

当然，由于Bayesian模型因为昂贵的CPU、Memory及Network的使用，在实际工程实践中计算Bayesian神经网络中所有概率模型分布P(B)是棘手的甚至是Intractable的几乎不能实现事情，所以在工程落地的时候会采用Sampling技术例如MCMC的Collapsed Gibbs Sampling、Metropolis Hastings、Rejection Sampling及Variational Inference的Mean Field及Stochastic等方法来降低训练和推理的成本。Transformer落地Bayesian思想的时候权衡多种因素而实现最大程度的近似估计Approximation，例如起使用了计算上相对CNN、RNN等具有更高CPU和内存使用性价比的Multi-head self-attention机制来完成更多视角信息集成的表达，在Decoder端训练时候一般也会使用多维度的Prior信息完成更快的训练速度及更高质量的模型训练，在正常的工程落地中Transformer一般也会集成不同来源的Embeddings，例如星空智能对话机器人的Transformer实现中就把One-hot encoding、Word2vec、fastText、GRU、BERT等encoding集成来更多层级和更多视角的表达信息。

拥抱数据不确定性的Transformer基于Bayesian下共轭先验分布conjugate prior distribution等特性形成了能够整合各种Prior知识及多元化进行信息表达、及廉价训练和推理的理想架构。理论上讲Transformer能够更好的处理一切以 “set of units” 存在的数据，而计算机视觉、语音、自然语言处理等属于这种类型的数据，所以理论上讲Transformer会在接下来数十年对这些领域形成主导性的统治力。

基于此，我们开发了全新一代围绕Transformer的自然语言处理课程：
NLP on Transformers 101

(基于Transformer的NLP智能对话机器人实战课程)

本课程以Transformer架构为基石、萃取NLP中最具有使用价值的内容、围绕手动实现工业级智能业务对话机器人所需要的全生命周期知识点展开，学习完成后不仅能够从算法、源码、实战等方面融汇贯通NLP领域NLU、NLI、NLG等所有核心环节，同时会具备独自开发业界领先智能业务对话机器人的知识体系、工具方法、及参考源码，成为具备NLP硬实力的业界Top 1%人才。

课程特色：
 101章围绕Transformer而诞生的NLP实用课程
 5137个围绕Transformers的NLP细分知识点
 大小近1200个代码案例落地所有课程内容
 10000+行纯手工实现工业级智能业务对话机器人
 在具体架构场景和项目案例中习得AI相关数学知识
 以贝叶斯深度学习下Attention机制为基石架构整个课程
 五大NLP大赛全生命周期讲解并包含比赛的完整代码实现

参考文献

https://tensorflow.google.cn/tutorials/text/transformer

星空智能对话机器人系列博客

• NLP星空智能对话机器人系列：第二次星空智能对话机器人Zoom线上演示安排

• NLP星空智能对话机器人系列：StarSpace: Embed All The Things

• NLP星空智能对话机器人系列：Facebook StarSpace框架初体验

• NLP星空智能对话机器人系列：Facebook StarSpace框架案例数据加载

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 多头注意力架构-通过Python实例计算Q, K, V

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 多头注意力架构 Q K V注意力评分

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 多头注意力架构 Concatenation of the output of the heads

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 位置编码（positional_encoding）

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 位置编码案例应用

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 基于BERT模型微调实现句子分类

• NLP星空智能对话机器人系列：第4、5、6、7次星空智能对话机器人Zoom线上演示安排

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 KantaiBERT

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 KantaiBERT ByteLevelBPETokenizer

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 KantaiBERT Initializing model

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 KantaiBERT Exploring the parameters

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 KantaiBERT Initializing the trainer

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 KantaiBERT Language modeling with FillMaskPipeline

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 GLUE CoLA

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 GLUE SST-2

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 GLUE MRPC

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 GLUE Winograd schemas and NER

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 Workshop on Machine Translation (WMT)

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 WMT数据处理

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 BLEU smoothing

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 Translations with Trax

• NLP星空智能对话机器人系列：第五次星空智能对话机器人线上演示

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 BertViz

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 The Reformer

• NLP星空智能对话机器人系列：重磅信息：10月份一共会安排6次星空对话的机器人线上演示交流

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 Pattern-Exploiting Training (PET)

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 The philosophy of Pattern-Exploiting Training (PET)

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 It‘s time to make a decision

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 Text completion with GPT-2

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 Text completion with GPT-2 step3-5

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 Text completion with GPT-2 step 6-8

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 Text completion with GPT-2 step 9

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 Training a GPT-2 language model

• NLP星空智能对话机器人系列：论文学习 Do Transformers Really Perform Bad for Graph Representation

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 Training a GPT-2 language model Steps 2 to 6

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 Training a GPT-2 language model Steps 7 to 9

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 Training a GPT-2 language model Steps 10

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 T5-large transformer model

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 Architecture of the T5 model

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 Summarizing documents with T5-large

• NLP星空智能对话机器人系列：业界动态信息分享 自然语言处理中的小样本学习

• NLP星空智能对话机器人系列：业界动态信息分享 Transformer 的性能瓶颈分析与优化

• 自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 Matching datasets and tokenizers

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 Noisy relationships

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 Standard NLP tasks with specific vocabulary

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 T5 Bill of Rights Sample

• NLP星空智能对话机器人系列：论文解读 How Good is Your Tokenizer? (你的词元分析器有多好？多语言模型的单语性能研究)

• NLP星空智能对话机器人系列： Faiss Tutorial

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 Semantic Role Labeling (SRL).

• NLP星空智能对话机器人系列：Gavin大咖 Transformer 101问答集 第一问

• NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 SRL Sample 1

• 自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 SRL(Semantic Role Labeling) Sample 2

• 自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 SRL(Semantic Role Labeling)

• 自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 SRL

• 自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 SRL

• NLP星空智能对话机器人系列：NLP on Transformers 101第一章

• NLP星空智能对话机器人系列：NLP on Transformers 101第二章

• NLP星空智能对话机器人系列：NLP on Transformers 101第三章

• NLP星空智能对话机器人系列：NLP on Transformers 101第4章

• 自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列：NLP on Transformers 101第5章

• NLP星空智能对话机器人系列：NLP on Transformers 101 第6章

• NLP星空智能对话机器人系列： Gavin Transformer TRM101问

• NLP星空智能对话机器人系列：NLP on Transformers 101 Transformers 101 第21章 基于Bayesian Theory的MRC文本理解基础经典模型算法

• NLP星空智能对话机器人系列：NLP on Transformers 101 第7章 BERT Fine-tuning源码完整实现、调试及案例实战

• NLP星空智能对话机器人系列：NLP on Transformers 101 第8章 轻量级ALBERT模型剖析及BERT变种中常见模型优化方式详解

• NLP星空智能对话机器人系列：Gavin Transformers 101问

• NLP星空智能对话机器人系列：贝叶斯Bayesian Transformer论文源码复现课程片段1至片段9

• NLP星空智能对话机器人系列：GavinNLP星空对话机器人Transformer课程片段1到片段4

• NLP星空智能对话机器人系列：贝叶斯Bayesian Transformer课程片段1到片段7

• NLP星空智能对话机器人系列：贝叶斯Transformer语言模型GPT课程片段1到片段4

• NLP星空智能对话机器人系列：理解语言的 Transformer 模型-子词分词器

• Transformer课程：理解语言的 Transformer 模型-位置编码及掩码 （Masking）