1，為何Transformer網(wǎng)絡(luò)能夠存儲factual knowledge信息？

2，pretrained dense retrieval數(shù)學(xué)原理分析

3，sequence-to-sequence model數(shù)學(xué)原理分析

4，jointly fine-tuning數(shù)學(xué)原理分析

5，parametric memory原理分析

6，non-parametric memory原理分析

7，non-parametric memory on dense vector原理分析

8，使用pre-trained neural retriever背后的貝葉斯數(shù)學(xué)原理剖析

9，prepare_seq2seq_batch源碼完整實現(xiàn)分析

10，RagTokenizer源碼完整實現(xiàn)分析

11，RetrievAugLMMarginOutput源碼完整實現(xiàn)分析

12，RetrievAugLMOutput源碼完整實現(xiàn)分析

13，from_pretrained_question_encoder_generator源碼完整實現(xiàn)分析

14，RagPreTrainedModel源碼完整實現(xiàn)分析

15，RagModel源碼完整實現(xiàn)分析

16，generate源碼完整實現(xiàn)分析

17，get_nll源碼完整實現(xiàn)分析

18，cat_and_pad源碼完整實現(xiàn)分析

19，RagSequenceForGeneration源碼完整實現(xiàn)分析

20，prepare_inputs_for_generation源碼完整實現(xiàn)分析

21，reorder_cache源碼完整實現(xiàn)分析

22，marginalize源碼完整實現(xiàn)分析

23，BeamSearchScorer源碼完整實現(xiàn)分析

24，RagTokenForGeneration源碼完整實現(xiàn)分析

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Transformer课程第39章：面向Knowledge-intensive任务的Transformer模型RAG的架构及完整源码实现的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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