登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
LoRa让我们的微调变得简单，而QLoRa可以让我们使用消费级的GPU对具有10亿个参数的模型进行微调，并且根据QLoRa论文，性能不会显著下降。
VIT在归纳偏置方面存在空间相关性和信道表示的多样性两大缺陷。所以论文提出了动态混合视觉变压器(DHVT)来增强这两种感应偏差。在空间方面，采用混合结构，将卷积集成到补丁嵌入和多层感知器模块中，迫使模型捕获令牌特征及其相邻特征。在信道方面，引入了MLP中的动态特征聚合模块和多头注意力模块中全新的“”设计，帮助重新校准信道表示，并使不同的信道组表示相互交互。
近来,ChatGPT成为社会各界关注的焦点。从技术领域看,ChatGPT的爆发是深度学习领域演进、发展和突破的结果,其背后代表着Transformer结构下的大模型技术的飞速进展。因此,如何在端侧、边缘侧高效部署Transformer也成为用户选择平台的核心考量。
Transformer语言模型的许多基本重要信息可以通过简单计算得出。不幸的是，这些计算公式在自然语言处理（NLP）社区中并不广为人知。AI非营利研究组织EleutherAI收集整理这些公式，并介绍这些公式的来源和重要性。注：本文主要关注显...
Transformer 大核卷积虽好，速度不要太慢，怎么办，怎么办，到底怎么办
ChatGPT掀起的NLP大语言模型热浪，不仅将各家科技巨头和独角兽们推向风口浪尖，在它背后的神经网络也被纷纷热议。但实际上，除了神经网络之外，知识图谱在AI的发展历程中也被寄予厚望。自然语言处理是如何伴随人工智能各个流派不断发展、沉淀，直至爆发的？本文作者将带来他的思考。作者| 王文广出品|新程序员自ChatGPT推出以来，不仅业内津津乐道并纷纷赞叹自然语言处理（Natural Langu...
预测股票价格是一项具有挑战性的任务，已引起研究人员和从业者的广泛关注。随着深度学习技术的出现，已经提出了许多模型来解决这个问题。其中一个模型是 Transformer，它在许多自然语言处理任务中取得了最先进的结果。在这篇博文中，我们将向您介绍一个示例，该示例使用 PyTorch Transformer 根据前 10 天预测未来 5 天的股票价格。首先，让我们导入必要的库：产生训练模型的数据对于这个
作者|奥本海默 编辑| 汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/617936182点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【多传感器融合】技术交流群后台回复【多传感器融合综述】获取图像/激光雷达/毫米波雷达融合综述等干货资料！论文：https://arxiv.org/abs/2211.14461本文为大家带来C...
©作者 | 奥本海默本文为大家带来 CVPR 2023 在图像融合领域的最新工作 CDDFuse: Correlation-Driven Dual-Branch Feature Decomposition，作者是西安交通大学的赵子祥博士。本文的整体架构和赵博士先前在 IJCAI 上发表的 DIDFuse 有继承关系，这次的亮点是：结合 CNN 和当前火爆的 Transformer；将特征解耦的思想
他们还注意到：Attention 之后的 LayerNorm仍然实现了相同的目的，但是作用是用于下一个 Attention 块的。其实这只是部分正确：Brody、Alon 和 Yahav 的一篇题为“On the Expressivity Role of LayerNorm in Transformer’s Attention”的新论文表明，LayerNorm 的作用要深得多。这篇论文的细节要多得
下面是简短结论。它们可能不完整，或者根本不正确，所以仅供参考。自动显卡不能挖矿以后，各种大型模型蜂拥而至，模型的基数一直在增长，但是简单的层的增加和数据集的增长被各种更好的技术替代，这些技术允许质量改进(使用外部数据和工具，改进网络结构和新的微调技术)。但是越来越多的工作表明训练数据的质量比数量更重要：正确选择和形成数据集可以减少训练时间并提高结果质量。OpenAI现在正在走向闭源，他们已经尝试过
基于PaddleClas的Swin Transformer多标签图像分类
第18届全国大学生智能车强悍baseline
本文提出了基于纯卷积的轻量化模型ParC-Net，继承了ViT的全局建模能力，同时又保持了卷积的高计算效率。
Conv2Former使用了ViT一样的QKV结构，但采用卷积生成权重，能够起到大幅降低参数的同时提高全局信息提取能力的作用，为视觉任务进一步设计卷积模型提供了一种思路。
Vision Transformer原理及代码实战背景论文地址：https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdf代码参考：https://github.com/BR-IDL/PaddleViT在NLP领域，Transformer深度学习技术已经"统治"了该领域；在CV领域，从2020年底开始，Vision Transformer（ViT）成为该方向的研究热点；基于Trans
多头注意力机制是指将自注意力机制中的注意力计算分解为多个独立的子空间，以便同时对多个不同的表示进行关注，以提高模型对输入的表达能力。在多头注意力机制中，每个头都可以专注于输入中不同的信息子空间，从而使得模型可以在不同抽象层次上对输入进行建模，并减少每个头需要处理的信息量。在这个过程中，每个输入元素的向量表示都是独立计算的，因此可以同时计算多个元素的向量表示，从而提高了并行性。多头注意力机制在其中扮
源|机器之心大家好，这里是 NewBeeNLP。关于 Transformer ，这是一篇很好的学习指南，可以帮助你熟悉最流行的 Transformer 模型。自 2017 年提出至今，Transformer 模型已经在自然语言处理、计算机视觉等其他领域展现了前所未有的实力，并引发了 ChatGPT 这样的技术突破，人们也提出了各种各样基于原始模型的变体。由于学界和业界不断提出基于 Transf..
ChatGPT技术基石之Transformer技术的简介（简单易懂）
所谓文字接龙，就是：第一次把问题（“什么是机器学习”）输入ChatGPT模型，然后模型对比接下来要输出那个文字的可能性最高，就把这个文字添加到问题的最后，变成下一次模型的输入。直到Chat GPT模型认为 结束符号 出现的可能性最高时，模型便停止输出，然后我们就能看到最终的输出，也就是问题的答案——"机器学习是一门很深奥的学问......。ChatGPT又发现，这句话输入后，接下来最大可能输出的文
OpenChatKit是一个由前OpenAI研究员共同打造的开源聊天机器人平台。它包含了训练好的大型语言模型、定制配方和可扩展的检索系统，可以帮助用户快速构建高精度、多功能的聊天机器人应用。其中，最核心的组件是一个经过微调的、具有200亿参数的语言模型——GPT-NeoXT-Chat-Base-20B。这个模型基于EleutherAI的GPT-NeoX模型，并使用了4300万条高质量指令进行训练。
假设你想知道（就像伽利略在 15 世纪末所做的那样），从比萨塔的每一层落下的炮弹要多长时间才能落地。那么，你可以在每一种情况下测量它，并将结果制成表格。或者你可以做理论科学的精髓：建立一个模型，给出某种计算答案的程序，而不是仅仅测量和记住每个案例。让我们想象一下，我们有（有点理想化的）数据，说明炮弹从不同楼层落下需要多长时间。我们如何计算出它从一个我们没有明确数据的楼层落下需要多长时间？在这种特殊
本文介绍了GPT-2模型，与GPT相比，GPT-2模型更大，有12到48层，最大的48层包含1542M的参数量。GPT-2主要测试是zero-shot setting下完成的，它具备强大的语言理解能力，同时也具备了一定的生成能力，测试的一些生成任务如摘要，翻译等已经超过了一些简单的baseline。在一个新数据集WebText上训练，是百万级别的；提出GPT-2，参数量1.5B，15亿；提到zer
ChatGPT 的卓越表现得益于其背后多项核心算法的支持和配合。本文将分别介绍作为其实现基础的 Transformer 模型、激发出其所蕴含知识的 Prompt / Instruction Tuning 算法、其涌现出的思维链能力、以及确保其与人类意图对齐的基于人类反馈的强化学习算法。
©作者 |袁铭怿、陈萍来源|机器之心关于 Transformer ，这是一篇很好的学习指南，可以帮助你熟悉最流行的 Transformer 模型。自 2017 年提出至今，Transformer 模型已经在自然语言处理、计算机视觉等其他领域展现了前所未有的实力，并引发了 ChatGPT 这样的技术突破，人们也提出了各种各样基于原始模型的变体。由于学界和业界不断提出基于 Transformer...
美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院大学突破性地提出正则化方法DropKey，用于缓解Vision Transformer中的过拟合问题。
本文主要对CoordConv的理论进行了介绍，对其进行了复现，并展示了其在网络结构中的用法。
自从2010年ViT(Vision Transformer)模型的横空出世，人们发现了Transformer架构在视觉领域的巨大潜力。近些年，越来越多的科研人员投入Transformer的怀抱，视觉领域的各项任务也不断被Transformer架构模型刷新。Transformer虽然强大，但在现在看来落地仍存在很多难点。比如模型参数太大（比如ViT Large Patch16模型光权重就有1个多G）
文章目录1、前言2、设计方案3、Macro design4、ResNeXt-ify5、Inverted Bottleneck6、Large Kernel Sizes7、Micro Design8、ConvNeXt variants9、ConvNeXt-T 结构图代码部分1.1、Stochastic DepthConvNeXt论文名称：A ConvNet for the 2020s论文下载链接：ht
本文主要针对目标检测部分的代码。源码地址：GitHub - SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection: This is an official implementation for "Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows" on Obj
任务目标基于Transformer实现英语翻译汉语。如有疏忽请多指教数据Hi.嗨。Hi.你好。Run.你用跑的。Wait!等等！Hello!你好。I try.让我来。I won!我赢了。Oh no!不会吧。Cheers!乾杯!Got it?你懂了吗？He ran.他跑了。Hop in.跳进来。I lost.我迷失了。I quit.我退出。I'm OK.我沒事。Listen.听着。No way!不可
理论这篇文章看理论确实足够了！BERT大火却不懂Transformer？读这一篇就够了代码Multi-Head Attention这里分为两点，多头和自注意力class MultiHeadedAttention(nn.Module):def __init__(self, h, d_model, dropout=0.1):"Take in model size ......
DETR:End-to-End Object Detection with Transformers论文：https://arxiv.org/pdf/2005.12872.pdf代码：https://github.com/facebookresearch/detr(pytorch）https://github.com/BR-IDL/PaddleViT/tree/develop/object_det
狗都能看懂的Vision Transformer和代码复现
timm库（PyTorchImageModels，简称timm）是一个巨大的PyTorch代码集合，已经被官方使用了。
大力出奇迹的语言模型！
本文提出了一种新的开销聚合网络，称为体积聚合Transformer(VAT)，用于小样本分割。Transformer的使用可以通过对全局接受域的自注意力而有利于相关映射聚合。但是，用于Transformer处理的相关映射的标记化可能是有害的，因为标记边界上的不连续减少了标记边缘附近可用的本地上下文，并减少了归纳偏差。为了解决这个问题，我们提出了一个4D卷积Swin Transformer，其中高维
BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers，双向自回归变压器）用于多模态中将文字转为图像。参考网上开源的中文bart地址：https://huggingface.co/uer/bart-base-chinese-cluecorpussmall，下面是个使用例子模型简要描述如下：BART模型架构与transformer相同，但参考GPT模型
多模态
本文介绍了T5模型的多国语言版mT5及其变种T5-Pegasus，以及T5-Pegasus如何做到更好地适用于中文生成，并介绍它在中文摘要任务中的实践。
GPT三部曲（GPT、GTP2、GPT3）引言这是某次武汉大学三行情书的第一名的英文版（机翻凑合看）The crab is peeling my shell, the notebook is writing me.The sky is full of me falling on the snowflakes on the maple leaves.And you are missing me.原文
一、简介近期，研究人员尝试将预训练技术应用在表格问答领域中并取得了不错的效果，例如表格预训练模型TAPAS\text{TAPAS}TAPAS和TABERT\text{TABERT}TABERT。本文提出了两种新颖的方法，证明即使不使用预训练技术也能在表格问答上取得优越的表现。这两种方法分别为：RCI interaction\text{RCI interaction}RCI
transformer
——transformer
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
苏州城市开发者社区
重庆城市开发者社区
科技大视野开发者社区
深圳城市开发者社区
百度飞桨AI Studio社区
《新程序员》社区
AI技术专区
Anome开发者社区
松山湖开发者村综合服务平台
华为云开发者联盟
开源项目管理
智慧地球 AI·Earth
ModelScope魔搭社区
