以上所述内容解释了 torch.einsum 函数的使用规则，具体介绍了如何利用字母（通常是 [a-zA-Z]）来标识输入张量的维度，并使用爱因斯坦求和约定简化复杂的张量运算。 表示方法 下标（Subscript）和输入张量维度的对应关系 在 torch.einsum 中，字母下标用来标识输入张量的每一个维度。多个输入张量的下标使用逗号（,）分隔。例如 'ij...

Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units 在自然语言处理（NLP）任务中，稀有词汇和开放词汇表问题是影响机器翻译、语言模型性能的关键挑战之一，而机器翻译是一个开放词汇的问题。为了解决这一问题，Byte Pair Encoding (BPE) 被引入到神经机器翻译（NMT）领域，用于将单词分解为子词单元，减少词汇...

BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 介绍 BERT 单词表示的意思是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。 BERT 的双向编码真实意思是与 GPT 不同，当前单词不仅能看到前面输入的句...