StarSpaceNLP667
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第34章：基于integer-only quantization技术的Transformer模型I-BERT架构及完整源码实现

1，Quantization架构分析

2，Quantization数学原理解析

3，使用integer-only quantization有效性的数据原理分析

4，IBertEmbeddings源码完整实现剖析

5，IBertSelfAttention源码完整实现剖析

6，IBertSelfOutput源码完整实现剖析

7，prune_heads方法源码完整实现剖析

8，IBertAttention源码完整实现剖析

9，IBertIntermediate源码完整实现剖析

10，IBertOutput源码完整实现剖析

11，feed_forward_chunk方法源码完整实现剖析

12，IBertLayer源码完整实现剖析

13，IBertEncoder源码完整实现剖析

14，IBertPooler源码完整实现剖析

15，IBertPreTrainedModel源码完整实现剖析

16，IBertModel源码完整实现剖析

17，IBertForMaskedLM源码完整实现剖析

18，IBertLMHead源码完整实现剖析

19，IBertForSequenceClassification源码完整实现剖析

20，IBertForMultipleChoice源码完整实现剖析

21，IBertForTokenClassification源码完整实现剖析

22，IBertClassificationHead源码完整实现剖析

23，IBertForQuestionAnswering源码完整实现剖析

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