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本文使用PyTorch自带的transformer层进行机器翻译:从德语翻译为英语。从零开始实现Transformer请参阅PyTorch从零开始实现Transformer,以便于获得对Transfomer更深的理解。数据集Multi30k。
部署llama3.1时出现ValueError: `rope_scaling` must be a dictionary with two fields的解决方案
从本文开始,将开一个大坑,陆续介绍企业级文档问答系统构建的全流程,以及关键环节的优化手段。重点介绍算法流程。构建一个基础版的RAG是非常简单的,甚至使用扣子、Dify等平台,熟练的情况下都用不了5分钟,即使使用Langchain、LlamaIndex等框架,搭建完整流程,代码也不会超过100行。但基础版的问答效果往往较差。下面这张图是OpenAI介绍的RAG优化经验,这个准确率当然随不同的数据集会
自2015年成立以来,OpenAI已经成为人工智能研究与推广的领军机构。这家机构在深度学习、自然语言处理等多个前沿领域不断取得重大突破,引领着行业的发展潮流。
模型规模的庞大及训练和推理成本的高昂,限制了MLLMs在学术界和工业界的广泛应用。因此,研究高效轻量级的MLLMs具有巨大潜力,特别是在边缘计算场景中。论文深入探讨了高效MLLM文献的领域,提供了一个全面的视角,涵盖了其核心主题,包括基础理论及其扩展。论文的目标是识别并强调需要进一步研究并提出未来研究可能的方向。论文旨在提供一个关于高效MLLM当前状态的全面视角,希望能够激发更多的研究。鉴于该领域
人类对自身的研究和模仿由来已久,在我国2000多年前的《列子·汤问》里就描述了有能工巧匠制作出会说话会舞动的类人机器人的故事。声音包含丰富的个体特征及情感情绪信息,对话作为人类最常使用亲切自然的交互模式,是连接人与智能世界至关重要的环节。近日,阿里通义实验室发布并开源了语音大模型项目,旨在深化人类与大型语言模型(LLMs)之间的自然语音交互体验。这一框架的核心是两个创新模型:SenseVoice和
以前代产品为基础,提供增强的性能和效率,以及一系列创新功能,使其在研究和实际应用中都具有特别的吸引力。Gemma 2 的与众不同之处在于,它能够提供与更大的专有模型相当的性能,但其软件包专为更广泛的可访问性和在更适中的硬件设置上使用而设计。随着深入研究 Gemma 2 的技术规格和架构,越来越被其设计的精妙之处所折服。该模型采用了多种先进技术,包括新颖的注意力机制和创新的训练稳定性方法,这些都为其
基于循环或卷积神经网络的序列到序列建模方法是现存机器翻译任务中的经典方法。然而,它们在建模文本长程依赖方面都存在一定的局限性。对于卷积神经网络来说,受限的上下文窗口在建模长文本方面天然地存在不足。如果要对长距离依赖进行描述,需要多层卷积操作,而且不同层之间信息传递也可能有损失,这些都限制了模型的能力。而对于循环神经网络来说,上下文的语义依赖是通过维护循环单元中的隐状态实现的。
从零入门AI竞赛(NLP方向)-进阶分享 - 二次元的Datawhale - 哔哩哔哩直播,二次元弹幕直播平台基于循环或卷积神经网络的序列到序列建模方法是现存机器翻译任务中的经典方法。然而,它们在建模文本长程依赖方面都存在一定的局限性。对于卷积神经网络来说,受限的上下文窗口在建模长文本方面天然地存在不足。如果要对长距离依赖进行描述,需要多层卷积操作,而且不同层之间信息传递也可能有损失,这些都限制了
在本地运行大语言模型有诸多优点:比如等等。Ollama是本地部署并运行LLM的工具。Ollama支持当前主要的开源大模型, 比如llama2、千文qwen、mistral等。[Ollama官网上的开源模型列表。
Transformer模型的核心思想是利用自注意力机制来捕捉输入序列中的长距离依赖关系,从而有效地处理序列数据。它摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)结构,通过编码器-解码器架构实现了并行化计算,大大提高了训练效率。
通义千问大模型Qwen2代码解析
本文介绍了训练机器翻译挑战赛的赛题,以及基于datawhale的baseline写了一篇解析。通过seq2seq完成了一个机器翻译模型的搭建
近些年,随着基于自注意(Self-Attention)结构的模型的发展,特别是Transformer模型的提出,极大地促进了自然语言处理模型的发展。由于Transformers的计算效率和可扩展性,它已经能够训练具有超过100B参数的空前规模的模型。ViT则是自然语言处理和计算机视觉两个领域的融合结晶。在不依赖卷积操作的情况下,依然可以在图像分类任务上达到很好的效果。本案例演示了如何在ImageN
1 为什么使用 Transformer?2 Attention 注意力机制2.1 什么是 Q、K、V 矩阵?2.2 Attention Value 计算流程2.3 Self-Attention 自注意力机制2.3 Multi-Head Attention 多头注意力机制3 Transformer 模型架构3.1 Position
大模型技术的不断进步为AI领域带来了新的可能性。通过深入理解不同技术架构的特性和应用场景,我们可以更好地利用这些技术,推动AI技术的发展和应用。
Transformer模型的核心是自注意力机制,它允许模型在编码和解码过程中直接捕捉序列内的长距离依赖关系。这一机制使得Transformer在机器翻译、文本摘要、问答系统等任务上取得了突破性进展。
RWKV在多语言处理、小说写作、长期记忆保持等方面表现出色,可以主要应用于自然语言处理任务,例如文本分类、命名实体识别、情感分析等。
在本次实验中,我们实现了基于transformer实现机器翻译,基于Transformer模型的机器翻译实验通常包括几个关键步骤:首先,通过预处理数据并进行适当的分词处理,确保输入和输出序列的准备工作。其次,构建并训练Transformer模型,包括编码器和解码器,以及注意力机制的应用,用于捕捉长距离依赖关系。然后,使用合适的优化器和损失函数对模型进行优化,以最小化翻译过程中的错误。最后,通过保存
机器学习、深度学习、强化学习和迁移学习都是人工智能领域的子领域,它们之间有一定的联系和区别。下面分别对这四个概念进行解析,并给出相互对比、区别与联系以及应用场景案例分析。
22年9月来自一所以色列的大学和西雅图AI2研究院的论文“BitFit: Simple Parameter-efficient Fine-tuning for Transformer-based Masked Language-models“。
本文主要讲解的是基于 pytorch 结构的Transformer 模型的实现,本文为实验课程作业性质,且以讲解为主,代码占较大篇幅。
自注意力机制是一种强大的工具,它允许模型在序列内部的不同位置间直接建立关系,从而提高了模型的性能和灵活性。通过计算注意力权重并生成加权和表示,自注意力机制能够捕捉到序列中的重要长距离依赖关系,并在各种NLP任务中表现出色。概念自注意力机制是一种特殊的注意力机制,主要关注于输入序列本身,允许模型在序列内部的不同位置间直接建立关系。它通过将序列中的每个位置视为查询(Query),同时作为键(Key)和
在开始介绍RT-DETR这个网络之前,我们首先需要先了解DETR这个系列的网络与我们常提及的以及存在着何种差异。首先我们先简单讨论一下以及两者的差异与共性:1、两者差异:顾名思义,这两者一个显而易见的差别就是有无anchor,是需要手工选取不同比例大小的anchor来得到proposals,而则不需要。当然两者具体差异肯定不是这么几句话就能说的清的,这里不做详细讨论所以按下不表。2、两者共性:两者
由于残差连接中的深度衰减效应,许多依赖堆叠层进行信息交换的高效视觉Transformer模型往往无法形成足够的信息混合,导致视觉感知不自然。为了解决这个问题,本文提出了一种基于生物模拟的聚合注意力,这是一种模拟生物注视(biological foveal vision)和连续眼动的设计基础的token mixer,它允许特征图上的每个Token都具有全局感知。
虽然Transformer架构已经成为自然语言处理任务的事实标准,但它在计算机视觉方面的应用仍然有限。在视觉中,注意力要么与卷积网络一起应用,要么用来替换卷积网络的某些组件,同时保持它们的总体结构。我们表明,这种依赖于CNN的做法并非必要的,一种纯Transformer可直接应用于图像块序列上,在图像分类任务中表现非常出色。
Transformer 中 Decoder 结构解读DECODER D 的输出 一个 一个 产生的,decoder 中看到当前输入是 ,decoder 在前一个时间点的输出;decoder 会将自己的输出 当做接下来的 输入;此时, 先暂时忽略 Decoder 中 来自 encoder 的输入;训练的时候 误差 采用 minizecross entropy;测试的时候 的 误差 BLUe scor
transformer
——transformer
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