AI预训练模型怎么写

AI预训练模型通常是通过大规模无监督学习来创建的，例如在Transformer架构下的自然语言处理模型。以下是一个简化的基于PyTorch的BERT预训练模型的基本结构概述：

import torch
from torch.nn import Module, Embedding, TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer, Linear

class BERTPreTraining(Module):
    def __init__(self, vocab_size, emb_dim, num_hidden_layers, num_attention_heads):
        super(BERTPreTraining, self).__init__()
        
        self.word_embedding = Embedding(vocab_size, emb_dim)
        self.positional_encoding = PositionalEncoding(emb_dim, dropout=0.1) # 自定义的Positional Encoding部分
        self.encoder = TransformerEncoder(TransformerEncoderLayer(emb_dim, nhead=num_attention_heads), num_hidden_layers)
        self.masked_lm_layer = MaskedLanguageModeling(emb_dim) # 自定义的Masked Language Modeling层
        self.next_sentence_pred_layer = NextSentencePrediction(emb_dim) # 自定义的Next Sentence Prediction层
        
    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        embedded = self.word_embedding(input_ids) + self.positional_encoding(input_ids)
        encoded = self.encoder(embedded, attention_mask)
        mlm_scores = self.masked_lm_layer(encoded)  # 获取词嵌入的预测得分
        ns_scores = self.next_sentence_pred_layer(encoded)  # 获取句子对关联的得分
        return mlm_scores, ns_scores

# 定义自定义层...
class MaskedLanguageModeling(Module):
    def __init__(self, emb_dim):
        self.linear = Linear(emb_dim, vocab_size)

# 类似地定义NextSentencePrediction层...

注意，这只是一个简化版本，实际的代码会更复杂，包括优化、损失函数计算以及训练循环等。此外，你需要在训练过程中提供适当的掩码和数据处理。