请使用编程语言分别写一个谷歌 LaMDA模型?

下面是使用 Python 编写的谷歌 LaMDA 模型的示例代码。这是一个基于 TensorFlow 2 的代码示例，但您也可以使用其他框架，如 PyTorch 或 Keras。

import tensorflow as tf

# 定义 LaMDA 模型的输入，包括上下文和问题
context = tf.keras.Input(shape=(None,), dtype=tf.int32, name='context')
question = tf.keras.Input(shape=(None,), dtype=tf.int32, name='question')

# 将输入转换为词嵌入
embedding_layer = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim)
context_embeddings = embedding_layer(context)
question_embeddings = embedding_layer(question)

# 使用双向 GRU 在词嵌入上运行上下文和问题
gru_layer = tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.GRU(hidden_size))
context_representation = gru_layer(context_embeddings)
question_representation = gru_layer(question_embeddings)

# 计算注意力权重
attention_layer = tf.keras.layers.Attention()
attention_weights = attention_layer([context_representation, question_representation])

# 将注意力权重应用于上下文，并获取加权平均值
weighted_context = tf.keras.layers.dot([attention_weights, context_representation], axes=1)

# 将加权上下文和问题表示连接起来
concatenated = tf.keras.layers.concatenate([weighted_context, question_representation])

# 在连接的表示上运行最终的模型层
model_output = tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(concatenated)

# 定义最终的 LaMDA 模型
model = tf.keras.Model(inputs=[context, question], outputs=model_output)

这是一个简化的 LaMDA 模型示例。