Building a Transformer Neural Network from scratch using Python and PyTorch requires significant time, resources, and computer science knowledge. I can provide you with the general steps as guide, however this merely a general outline:

1. Install PyTorch and Hugging Face Transformers library

You can install PyTorch and Hugging Face Transformers using the following commands:

~~~
!pip install torch
!pip install transformers
~~~

2. Prepare the dataset

For this task, we will use the Wikipedia dataset from Hugging Face. You can load the dataset using the following code:

~~~
from transformers import AutoTokenizer, LineByLineTextDataset

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("tokenizer_name")
dataset = LineByLineTextDataset(
    tokenizer=tokenizer,
    file_path="path_to_wikipedia_text_file"
)
~~~

3. Define the model architecture

The Transformer Neural Network consists of an encoder and decoder. The encoder processes the input data, and the decoder produces the output. Here is a sample code for defining the model architecture:

~~~
import torch.nn as nn
from transformers import AutoModel

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.encoder = AutoModel.from_pretrained("model_name")
        self.decoder = nn.Linear(768, num_labels)

    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        output = self.encoder(input_ids, attention_mask=attention_mask)
        output = output[0][:, 0, :]
        output = self.decoder(output)
        return output
~~~

4. Initialize the model and optimizer

After defining the model architecture, we need to initialize the model and optimizer. Here is a sample code for initializing the model and optimizer:

~~~
model = Transformer().to(device)
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate)
~~~

5. Train the model

To train the model, we need to define a training loop that iteratively trains the model on batches of data. Here is a sample code for the training loop:

~~~
python
for epoch in range(num_epochs):
    total_loss = 0
    for batch in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        input_ids = batch['input_ids'].to(device)
        attention_mask = batch['attention_mask'].to(device)
        labels = batch['labels'].to(device)
        outputs = model(input_ids, attention_mask)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        total_loss += loss.item()
    print("Epoch:", epoch+1, "Loss:", total_loss)
~~~

6. Save the model

After training the model, we need to save it to disk so that we can use it later for inference. Here is a sample code for saving the model:

~~~
torch.save(model.state_dict(), "model.pt")
~~~


Note: You will need to replace tokenizer_name, model_name, path_to_wikipedia_text_file, num_labels, device, learning_rate, num_epochs, dataloader, and criterion with the appropriate values based on your specific use case.


I hope this helps you understand the steps involved in building a Transformer Neural Network using Python and PyTorch. Feel free to ask if you have further questions, or need clarification about specifics.
การสร้าง Transformer Neural Network ตั้งแต่เริ่มต้นโดยใช้ Python และ PyTorch ต้องใช้เวลา ทรัพยากร และความรู้ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์จำนวนมาก ฉันสามารถให้ขั้นตอนทั่วไปแก่คุณได้เพื่อเป็นแนวทาง อย่างไรก็ตาม นี่เป็นเพียงโครงร่างทั่วไปเท่านั้น: 1. ติดตั้งไลบรารี PyTorch และ Hugging Face Transformers คุณสามารถติดตั้ง PyTorch และ Hugging Face Transformers ได้โดยใช้คำสั่งต่อไปนี้: ~~~ !pip install torch !pip install Transformers ~~~ 2. เตรียมชุดข้อมูล สำหรับงานนี้ เราจะใช้ชุดข้อมูล Wikipedia จาก Hugging Face คุณสามารถโหลดชุดข้อมูลโดยใช้โค้ดต่อไปนี้: ~~~ จาก Transformers import AutoTokenizer, LineByLineTextDataset tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("tokenizer_name") dataset = LineByLineTextDataset( tokenizer=tokenizer, file_path="path_to_wikipedia_text_file" ) ~~~ 3. กำหนด สถาปัตยกรรมโมเดล Transformer Neural Network ประกอบด้วยตัวเข้ารหัสและตัวถอดรหัส ตัวเข้ารหัสจะประมวลผลข้อมูลอินพุต และเครื่องถอดรหัสจะสร้างเอาต์พุต นี่คือโค้ดตัวอย่างสำหรับการกำหนดสถาปัตยกรรมโมเดล: ~~~ นำเข้า torch.nn เป็น nn จากหม้อแปลง นำเข้าคลาส AutoModel Transformer(nn.Module): def __init__(self): super(Transformer, self).__init__() self encoder = AutoModel.from_pretrained ("model_name") self.decoder = nn.Linear (768, num_labels) def ส่งต่อ (self, input_ids, Attention_mask): output = self.encoder (input_ids, Attention_mask=attention_mask) เอาต์พุต = เอาต์พุต [0] [:, 0, :] output = self.decoder(output) return output ~~~ 4. เริ่มต้นโมเดลและเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ หลังจากกำหนดสถาปัตยกรรมโมเดลแล้ว เราจำเป็นต้องเริ่มต้นโมเดลและเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ นี่คือโค้ดตัวอย่างสำหรับการเริ่มต้นโมเดลและเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ: ~~~ model = Transformer().to(device) Optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate) ~~~ 5. ฝึกฝน โมเดล ในการฝึกโมเดล เราจำเป็นต้องกำหนดลูปการฝึกที่ฝึกโมเดลซ้ำบนชุดข้อมูล นี่คือโค้ดตัวอย่างสำหรับลูปการฝึกอบรม: ~~~ python สำหรับยุคในช่วง (num_epochs): Total_loss = 0 สำหรับแบตช์ใน dataloader: Optimizer.zero_grad() input_ids =แบตช์['input_ids'].to(device) Attention_mask = ชุด ['attention_mask'].to (อุปกรณ์) ป้ายกำกับ = ชุด ['ฉลาก'] .to (อุปกรณ์) เอาต์พุต = รุ่น (input_ids, Attention_mask) การสูญเสีย = เกณฑ์ (เอาต์พุต, ป้ายกำกับ) loss.backward () Optimizer.step () Total_loss += loss.item() print("Epoch:", epoch+1, "Loss:", Total_loss) ~~~ 6. บันทึกโมเดล หลังจากฝึกโมเดลแล้ว เราจำเป็นต้องบันทึกลงในดิสก์เพื่อให้เราสามารถ ใช้ในภายหลังเพื่อการอนุมาน นี่คือโค้ดตัวอย่างสำหรับการบันทึกโมเดล: ~~~ torch.save(model.state_dict(), "model.pt") ~~~ หมายเหตุ: คุณจะต้องแทนที่ tokenizer_name, model_name, path_to_wikipedia_text_file, num_labels, device, Learning_rate , num_epochs, dataloader และเกณฑ์พร้อมค่าที่เหมาะสมโดยอิงตามกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ ฉันหวังว่านี่จะช่วยให้คุณเข้าใจขั้นตอนที่เกี่ยวข้องในการสร้าง Transformer Neural Network โดยใช้ Python และ PyTorch อย่าลังเลที่จะถามว่าคุณมีคำถามเพิ่มเติมหรือต้องการคำชี้แจงเกี่ยวกับข้อมูลเฉพาะหรือไม่
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence