史上最细节的自然语言处理NLP/Transformer/BERT/Attention面试问题与答案
经过精心整理，以下内容包含了史上最详尽的源码NLP面试问题，关注Transformer、源码BERT以及Self Attention，源码还包括Norm相关问题，源码rippletek源码旨在深入理解这些技术的源码细节。 问题精选自论文与实践，源码如Transformer的源码“Attention Is All You Need”和BERT的“Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”。深入学习，源码需要对这些基础模型有基本认知，源码包括Transformer的源码Pytorch源码、BERT的源码实现以及HuggingFace Transformers库。为何BERT首句加[CLS]标记？
BERT的源码Embedding相加对语义的影响如何？
BERT词掩码策略分别针对哪些情况？
为何选择%词进行mask，可否调整比例？
如何针对不同任务调整BERT的源码Fine-tuning方法？
限制BERT输入长度的原因是什么？
BERT中的非线性来源，multi-head attention是否线性？
BERT如何处理一词多义问题？
BERT输入细节，position id、type_id和attention_mask的内容管理源码作用是什么？
学习率warm-up策略的原理和目的？
BERT使用的Normalization结构及其区别？
ELMO与BERT的双向性差异何在？
BERT与Transformer Encoder的区别及其目的？
BERT的损失函数是什么？
Masked LM与Next Sentence Prediction任务的训练顺序？
Transformer的权重共享机制及其好处。
Transformer的点积模型缩放原因及multi-head attention的实现。
Transformer Encoder-Decoder交互及与seq2seq的区别。
multi-head attention降维的原因及好处。
XLNet如何利用上下文信息，双流注意力的作用和设计。
ALBERT的优化策略和与BERT的对比。
Attention与全连接层的区别，以及self-attention的细节。
Norm的基础操作及其在NLP中的应用。
面试中，面试官会关注你的实际应用和理解能力，因此理解Transformer/BERT在项目中的应用至关重要。本文旨在加深你对这些技术的理解，提升你的面试准备。 对于未解答的问题，鼓励思考和探索，我会在有空时补充答案。手机app任务源码如需NLP相关咨询，欢迎提问。 参考资源链接省略。教你用PyTorch玩转Transformer英译中翻译模型！
本文分享一个基于Harvard开源的 transformer-pytorch的机器翻译模型（英译中）。在编写项目的过程中，从数据处理、模型编写、BLEU值计算到解决GPU的显存分配问题，我们都踩了不少坑，因此将心得分享给大家～
数据集来自 WMT Chinese-English track (Only NEWS Area)。我们使用 sentencepiece 实现BPE分词，将原始的英文和中文句子对转化为分词后的文本格式。对于英文词表大小设定为，中文词表大小设定为，以覆盖数据集中词频为以上的BPE组合和词频为以上的BPE组合。我们基于torch.utils.data.Dataset进行数据的网页宠物asp源码预处理，将其转换为transformer支持的输入格式。
Transformer模型基于Attention机制，无需顺序读取序列，可以实现高度的并行化。它在多个任务上超过了以往的SOTA模型，并且在分类、生成等任务上都表现出色。在模型结构上，它使用了一个编码器-解码器模型，通过Transformer的定义，我们构建了模型并使用了Harvard开源的transformer-pytorch代码。
我们采用了Warm Up策略，先使用较小的学习率进行训练，等到模型稳定后再使用预先设置的学习率进行训练。这样可以避免模型在初始阶段的学习不稳定。在模型训练中，我们加入了多GPU训练支持，域名转ip源码使用损失函数的分布化计算，让梯度在各个GPU上单独计算，反向传播，避免了nn.DataParallel中存在的显存使用不平衡问题。
实验结果显示，NoamOpt对实验效果的提升较大，验证集上的最优Bleu分数提升了8.4%，测试集Bleu分数提升了7.9%。通过Beam Search，我们发现随着beam size的增加，BLEU值也明显增加，且显著优于greedy decode的BLEU分数，提升3.5%。
我们选取了三个代表性的例子，对比了greedy search和beam size为3的beam search的解码结果。从结果可以看出，地名、货币名这类专有名词的翻译基本正确，但对于一些较为抽象的词语，如“对于”，seq2seq的机器翻译由于没有语法知识作为支持，无法正确翻译出中国、美国和前苏联三者之间的关系。此外，我们发现无论Ground truth长短，模型输出的结果在不出现重复翻译的情况下基本比Ground truth要短，可能是因为模型输出的句子长度普遍偏短。
通过这次项目，我们熟悉了Transformer的细节，也遇到了许多问题。希望将我们的总结分享给大家，希望能对大家有所帮助。
PyTorch中torch.nn.Transformer的源码解读（自顶向下视角）
torch.nn.Transformer是PyTorch中实现Transformer模型的类，其设计基于论文"Attention is All You Need"。本文尝试从官方文档和代码示例入手，解析torch.nn.Transformer源码。
在官方文档中，对于torch.nn.Transformer的介绍相对简略，欲深入了解每个参数（特别是各种mask参数）的用法，建议参考基于torch.nn.Transformer实现的seq2seq任务的vanilla-transformer项目。
Transformer类实现了模型架构的核心部分，包括初始化和forward函数。初始化时，主要初始化encoder和decoder，其中encoder通过重复堆叠TransformerEncoderLayer实现，decoder初始化类似。forward函数依次调用encoder和decoder，encoder的输出作为decoder的输入。
TransformerEncoder初始化包括设置encoder_layer和num_layers，用于创建重复的encoder层。forward函数则调用这些层进行数据处理，输出编码后的结果。
TransformerEncoderLayer实现了论文中红框部分的结构，包含SelfAttention和FeedForward层。初始化时，主要设置层的参数，forward函数调用这些层进行数据处理。
在实现细节中，可以进一步探索MultiheadAttention的实现，包括初始化和forward函数。初始化涉及QKV的投影矩阵，forward函数调用F.multi_head_attention_forward进行数据处理。
F.multi_head_attention_forward分为三部分：in-projection、scaled_dot_product_attention和拼接变换。in-projection进行线性变换，scaled_dot_product_attention计算注意力权重，拼接变换则将处理后的结果整合。
TransformerDecoder和TransformerDecoderLayer的实现与TransformerEncoder相似，但多了一个mha_block，用于处理多头注意力。
总结，torch.nn.Transformer遵循论文设计，代码量适中，结构清晰，便于快速理解Transformer模型架构。通过自顶向下的解析，可以深入理解其内部实现。
GPT2 下载使用（PyTorch+Transformer）
首先，需要下载GP2。
生成文本：从前，世界是一个充满美丽和危险的地方。世界充满了危险，世界充满了危险。世界充满了危险，世界充满了危险。
从上面的结果可以看出，GPT2自动完成了故事的接龙，但效果似乎并不理想，因为故事结尾出现了断裂。
查看GPT2模型的细节：
输出结果如下：
模型的总参数为M，与一个普通大小的CNN相当，实际上并不算大。
应用2：对话
输出结果：
应用3：玩游戏
结果输出：
应用4：生成email模板
结果如下：
小结：这个水平确实不怎么样，难怪当年GPT2一直开源，直到GPT 3.5这样的好东西才闭源。
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