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
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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