作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
在近年来，自然语言处理（NLP）任务越来越多地被应用于各种各样的应用场景中。其中，文本生成（text generation）领域得到了极大的关注。一些通用型的模型如GPT-3、T5、CTRL等已经证明了其优越性，但这些模型的训练数据量依旧很小，无法应对海量文本数据的需求。为了解决这个问题，最近诞生了一系列基于深度学习的模型。本文将从经典的Transformer模型以及PyTorch框架，讨论如何加速模型训练并提升模型性能。
2.核心概念
2.1 Transformer模型
2017年，谷歌团队发布了论文《Attention is All You Need》。它提出了一个基于注意力机制的神经网络架构——Transformer模型，用来处理序列数据。该模型的特点是轻量化、高效率，在各种任务上都取得了非常好的效果。目前，Transformer模型已广泛应用于自然语言处理领域，包括机器翻译、自动摘要、问答等多个应用场景。
2.2 PyTorch
PyTorch是一个开源的深度学习库，由Python语言实现。它具有以下特性：
- 基于张量计算的自动求导引擎：利用深度学习的基本知识，自动生成代码，并根据反向传播算法进行参数更新；
- 灵活而高效的GPU加速支持：可以利用GPU计算能力来加速训练和推理过程，同时保持与纯CPU版本代码的兼容性；
- 可扩展性强：可以轻松构建复杂的神经网络模型，并可通过模块化设计模式进行扩展；
- 深度监控工具