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论文可以让你更快地了解最新研究进展，掌握最新的技术和理论。这对于自身的科研能力和竞争力非常重要，尤其是在快速发展的学科领域，下面小编带你来看大模型最近的研究成果。
今天的学习任务是使用Spacy对中文新闻文本进行分词、词性标注和实体识别。下载到本地，再通过pip install 地址安装。由于网络问题，建议直接在。
位置编码self.hidden_size = config["d_model"] # 词向量维度# layers,设置padding_idx可以让pad的词向量全为0),# 位置编码，权重通过get_positional_encoding函数计算得到self.pos_embedding.weight.requires_grad_(False) # 不更新位置编码的权重self.dropout =
在捕捉长距离依赖关系上的优势，从而这种创新的结合不仅提升了模型的预测精度，还优化了性能和训练效率，使其在序列分析任务中展现出卓越的能力。例如，最新的混合架构模型在Nature子刊上发表，以及模型，都是这一领域的杰出代表。
2、Swin Transformer模型（提出的背景、基本架构、与ViT模型的比较、分层架构、窗口机制、位置编码、Transformer编码器、模型的训练与优化、模型的Python代码实现）1、ViT模型（提出的背景、基本架构、与传统CNN的比较、输入图像的分块处理、位置编码、Transformer编码器、分类头、ViT模型的训练与优化、ViT模型的Python代码实现）目标网络的作用及如何提高D
首先定义函数对vit输出的3维张量转换为传统卷积处理时的二维张量，gradcam需要。#（B,H*W,feat_dim）转换到（B,C,H,W）,其中H*W是分pathc数。具体参数根据自己模型情况#我的输入为224*224，pathsize为（16*16），那么我的（H，W）就是(224/16，224/16)，即14*14# 去掉cls token# 将通道维度放到第一个位置# 创建 GradC
目前的大语言模型，几乎都是以聊天地方式来和用户进行交互的，这也是为什么 OpenAI 开发的大模型产品叫 ChatGPT，核心就是 Chat。而我们基于大语言模型 LLM 开发应用，核心就是利用大模型的语义理解能力和推理能力，帮我们解决一些难以用“标准流程 ”去解决的问题，这些问题通常涉及：理解非结构化数据、分析推理 等
立体图像超分辨率：旨在从给定的低分辨率左右视图图像重建高分辨率图像。单图像超分辨率：旨在从给定的低分辨率主视图图像重建高分辨率图像。
Transformer模型详解参考自台大李宏毅老师课件Transformer模型是谷歌大脑在2017年底发表的论文Attention Is All You Need[1]中所提出seq2seq模型。而Transformer这个seq2seq模型的特别之处是模型当中大量用到了Self-Attention这种特别的Layer。因此首先我们需要来了解的是Self-Attention这种特别的Layer。
提到 Transformer，大家就会联想到位置编码、注意力机制、编码器-解码器结构，本系列教程将探索 Transformer 的不同模块在故障诊断等信号分类任务中扮演什么样角色，到底哪些模块起作用？
论文标题：Backward Lens: Projecting Language Model Gradients into the Vocabulary Space论文链接：https://arxiv.org/abs/2402.12865引言在现代自然语言处理（NLP）中，Transformer模型已成为处理语言任务的主要架构，尤其是在生成模型方面，如生成预训练 Transformer（GPT）。理
RAG中的长文本压缩，现有的上下文压缩方法主要分为基于词汇的压缩（硬提示，如LLMLingua和RECOMP）和基于嵌入的压缩(软提示，如Gist、AutoCompressor和ICAE)。前者通过选择或总结上下文中的重要词或短语来减少上下文大小，后者则通过嵌入模型将上下文转换为较少的嵌入token。
所有软件都应该跟AI打通。比如我们最常用的浏览器。当你上网冲浪，突然想问些什么或者想生成点什么，这时还要特意打开个网页（比如ChatGPT），或者切换到别的APP（比如Obsidian），这就特别麻烦、有点不爽。于是，Brave浏览器就来了。这款产品存在应该有好几年了。免广告之类的常规功能就不说了，它最吸引我的点在于，可以跟本地大模型打通，比如在自己的电脑上运行千问之类的，然后去实现我刚才说的那些
【论文笔记】AdaptFormer: Adapting Vision Transformers forScalable Visual Recognition
用roberta时下载bert相同的四个文件会报错TypeError。在使用bert-base-uncased时，只需要下载四个。使用roberta-large时，要多下载一个merges.txt
构件LLM的应用时，Anthropic建议从简单的解决方案开始，必要时才增加复杂性。智能系统可以分为基于固定工作流的工作流和自主决策的智能体，使用场景视需求而定，选择框架以辅助为目的而非增加复杂性
这一行代码在类中创建并初始化了一个类别嵌入向量。该向量是一个可训练的参数，用于表示输入序列的全局信息，并在模型训练过程中进行优化。类别嵌入（class embedding）在 Vision Transformer 中用于表示输入序列的全局信息，因为它在前向传播中通过自注意力机制与所有图像补丁嵌入进行交互，从而捕获整个序列的全局特征。在分类任务中，这个类别嵌入最终用于做出分类决策，因此它被设计为包含
TRIQ：用于图像质量评估的Transformer
大家好，今天继续聊聊科技圈发生的那些事。
跨模态行人重识别的新研究方向
题目：Learning Disentangled Representation Implicitly viaTransformer for Occluded Person Re-Identification作者：Mengxi Jia一、研究背景带有遮挡的行人图片会造成图片匹配时的误对齐。由于遮挡物类型众多且遮挡的位置不固定，会造成行人外观的巨大变化，带来类内匹配错误；与身体部位外观相似的遮挡物会使
Token是语言模型中常见的概念，中文可称为“词元”，是文本处理的基本单元。第一，方便识别词与词之间的相对位置关系，因为第i个词与第i+k个词之间是有规律的，基于正弦和余弦定理，sin(i+k)=sin(i)cos(k)+cos(i)sin(k), cos(i+k)=cos(i)cos(k)-sin(i)sin(k)，因此，两个前后间隔k个位置的编码是有线性规律的，这就像是编码阶段预留的“彩蛋”，
图像恢复是一个长期存在的低级视觉问题，旨在从低质量图像(例如，缩小的、有噪声的和压缩的图像)中恢复高质量图像。虽然最先进的图像恢复方法是基于卷积神经网络的，但很少有人尝试使用在高级视觉任务中表现出令人印象深刻的性能的变压器。本文提出了一种基于Swin变换的强基线图像恢复模型SwinIR。SwinIR由浅层特征提取、深层特征提取和高质量图像重建三部分组成。实验表明在图像超分辨率(包括经典、轻量级和真
在前面几篇文章中，我们一起入门了AutoGen, 了解了Assistant和UserProxyAssistant 两个agent 间的chat协作模式，并结合案例，观察了执行流程。这篇文章， 我们一起来玩一下GroupChat和GroupManager这两个群聊的功能。一想想，就有点小激动，安排各种agent, 相互聊天，就代替人类把活给干完了。程序员只需要使用GroupChat 或 GroupM
关注公众号，发现CV技术之美本文分享 ICCV 2023 论文MB-TaylorFormer: Multi-branch Efficient Transformer Expanded by Taylor Formula for Image Dehazing，介绍更快、更灵活的 Transformer 图像去雾网络。详细信息如下：论文链接：https://arxiv.org/abs/2308.140
5.安装mmdet3d，GitHub访问太慢可以手动去下载tags里面v1.0.0rc5版本的代码，然后直接执行最后一步 pip install -v -e . 的命令就行。9.安装flash-attn == 0.2.2，（加速attention，具体还没读过论文），我这里源码编译也挺慢的（好像半小时，具体多久没太注意），用pip下载估计会更慢，所以还是推荐源码编译。2.安装pytorch的GPU
理清Transformer输入输出
论文笔记：《TransFusion: Robust LiDAR-Camera Fusion for 3D Object Detection with Transformers》
多尺度特征在目标检测中已被证明非常有效，但通常会带来巨大甚至不可接受的额外计算成本，尤其是对于最近的基于Transformer的检测器。在本文中，我们提出了迭代多尺度特征聚合（IMFA）-一种通用的范例，可以在基于Transformer的目标检测器中高效利用多尺度特征。其核心思想是利用从仅有几个关键位置获得的稀疏多尺度特征，并通过两种新颖的设计来实现。首先，IMFA重新组织了Transformer
的形状兼容，通常在 Transformer 的自注意力或多头注意力机制中使用。这是 Transformer 自注意力机制的核心实现，适用于编码器、解码器或跨注意力场景。，负责将输入向量线性变换并拆分为多个头的表示。的注意力分数矩阵，每个位置的值是。对应位置向量的点积。
掩码多头自注意力机制中的掩码主要用于防止模型在生成当前词时看到未来的词，确保生成过程的因果性。通过将未来位置的注意力权重设置为负无穷大，掩码确保模型只关注当前词及之前的词。此外，掩码还可以用于处理变长序列，屏蔽填充部分。
最近在阅读transformer的第一篇文章ViT，也作个笔记，供学习使用。希望阅读者有CNN的基础，如YOLO,MobileNets，ResNet等,不然读起来可能比较吃力。当然笔记也尽可能解释清楚。参考资料① B站深度之眼：CV transformer② 代码网址：https://github.com/lucidrains/vit-pytorch③ 原文：AN IMAGE IS WORTH 1
在一张图像中，包含了各种信息，而我们会自动关注重要的信息。下图是注意力热力图，可以发现人们会注意兔子的脸这些重要信息。而在深度学习中，输入数据包含了重要的数据与不重要的数据，但对于一个模型来说，它不知道哪些数据是重要的。因此提出了注意力机制，如何在深度学习模型上使用注意力，让模型关注于重要的数据。
在现代深度学习模型的发展中，自注意力机制（Self-Attention）和Transformer架构成为了诸多领域中的重要组成部分。自注意力机制通过捕捉序列数据中不同位置之间的关系，显著提升了模型的表示能力。而Transformer架构则利用多层自注意力机制和前馈神经网络（Feed-Forward Network, FFN），构建了强大且高效的序列到序列模型。
这是一个很大的教训。惨痛的教训是 基于以下历史观察：1）人工智能研究人员经常 试图将知识构建到他们的代理中，2）这总是有助于 短期内，对研究人员个人来说是满意的，但 3） 在 从长远来看，它会停滞不前，甚至抑制进一步的进展，以及 4） 突破性的进展最终是通过基于相反的方法实现的 关于通过搜索和学习进行缩放计算。从惨痛的教训中可以学到的第二个要点是 心灵的实际内容是极其复杂的，无可救药的;应该从惨痛
人工智能的发展正进入一个新的阶段。Gartner在其对2025年顶级科技趋势的分析中，将代理式AI（Agentic AI）置于首位，并预测到2028年，日常工作决策中或将有15%由其自主完成。这一趋势背后，反映了AI能力构建的重点，正从"生成内容"向"执行任务"迁移。本文旨在以技术演进的视角，对该范式转移进行梳理与分析。文章将回溯深度学习与生成式AI的发展，并论证当前的技术路径，正从依赖大规模预训
DaViT网络
注意力机制的本质|Self-Attention|Transformer|QKV矩阵
以调用的BERT预训练模型为例：outputs = self.bert(input_ids,attention_mask=attention_mask,token_type_ids=token_type_ids)outputs 包含4个：sequence_output, pooled_output, (hidden_states), (attentions)BERT返回值官方解释：Return::
输入"研究人员发现，每日锻炼30分钟可以显著降低心脏病风险。这项研究跟踪了5000名参与者长达10年，结果表明定期运动不仅有益心脑血管健康，还能改善整体生活质量。处理流程输入嵌入和位置编码编码器处理完整文章，识别关键信息和主题解码器生成摘要：关注输入文章中的重要部分逐词生成摘要输出摘要：“研究表明每日30分钟锻炼可降低心脏病风险并改善生活质量。
解释glm-4-9b-chat的运行流程和一些常用参数。
可以看作是论文中的一个W_t，前面的一个d是128个W_t的集合，也就是T=128，但是permute之后的意义全变了啊，其实在我的例子里，[7,8]也就是[3,4]，但是这样一来，序列长度就是128了，而且在训练的时候，感觉是用后面的metric value预测前面，这不就是leakage了吗？我已经花了两天多在这个model上了，真是感觉不值，不得不再吐槽一句，学术界真的是太垃圾太浮躁了。由于
前言早上看了一下Swin Transformer的论文，觉得还不错，就看了看代码，还挺简洁。我不说是谁，那么无聊画了一下午用Swin Tranformer实现猫狗分类…代码依赖需要下载一个库, 在终端运行则不需要前面的英文感叹号!pip install timm将依赖import 进来import torchimport torchvisionfrom torch.utils.data impor
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作者|eyesighting 编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/664391166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【Transformer】技术交流群本文只做学术分享，如有侵权，联系删文题目：Transformer-based models and hardware accelerati...
输入序列 ----> 获得Q, K, V ----> 计算Q和K的点积 ----> 对点积结果掩码操作 ----> 除以\sqrt{d_k} ----> Softmax归一化 --> 获取计算注意力权重 --> 权重与V相乘 --> 输出。输入序列 (目标语言) ----> 嵌入位置编码 ----> 解码器自注意力层 ----> 编码器-解码器注意力层 ----> 融合编码器输出 ----> 解码
transformer
——transformer
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