冗余现象使得多数模型参数冗余度过高，训练与推理效率随之降低。降低冗余的常用思路是删减多余模块以简化模型，例如对复杂模型进行剪枝，或是在模型不同模块间共享子结构，从而得到更精简的模型。本节将介绍 Transformer 模型中的参数与中间状态共享方法。

效率是 Transformer 模型在各类实际应用中需要重点考量的要素。效率相关问题的分析可从时间效率与空间效率，可扩展性这两个维度展开。

一串葡萄

本节我们学习一些对原始 Transformer 模型的改进。与之前引入先验知识不同，本节聚焦于机器学习的角度。

本节开始我们来学习如何在 \LaTeX 中通过 TikZ 包来绘图，所参考的教材是 Packt 出版的《<i>LATEX Graphics with TikZ</i>》。

Transformer 作为深度学习模型，并未显式利用语言学结构或相关先验假设，但我们仍有必要将先验知识融入这类模型。究其原因，NLP 领域的研究者一直认为，想要构建理想的自然语言处理系统，需要对数据进行更高层级的抽象表示，目前也已有大量模型引入了结构先验。本节主要讨论如何将语言学结构融入 Transformer 模型，对 encoder 进行改进。

上节我们自己实现了一个 Transformer，这节我们通过源码来看一下 PyTorch 官方是如何实现 Transformer 的。内容按以下顺序进行：从最简单的注意力组件开始向上直到顶层的 Transformer 类。

chapter 4

黄粱梦

女体