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数据集及模型下载及保存
在做下游任务的时候,利用第一步预训练好的参数初始化 GPT 的网络结构,这样通过预训练学到的语言学知识就被引入到你手头的任务里来了,这是个非常好的事情。文章中使用的是多层Transformer的decoder的语言模型。用V表示词汇表大小,L表示最长的句子长度,dim 表示 Embedding 维度,则 Wp 是一个 L×dim 的矩阵,We 是一个V×dim 的矩阵。特征抽取器不是用的 RNN,
GPT论文研读
这一节主要介绍关于Transformer中huggingface下的tokenizer,首先简答的介绍tokenizer,然后介绍如何使用tokenzier以及tokenizer的基本原理,帮助大家更好的了解大预言模型的分词
最近集群不通外网,导致诸多不便无法直接从链接下载一开始的想法是先下到cache里然后传上去tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased",cache_dir='./cache3')但发现不行,传了cache3之后还是会报ConnectionError最后找了一大圈发现需要加local_files_only = True这句
作者|王云鹤 编辑|汽车人原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/534567826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【Transoformer】技术交流群本文只做学术分享,如有侵权,联系删文大家好啊,好久没在知乎发帖了,今天给大家分享一个组里最新的CVPR22工作,对CNN和Transformer的如何高...
offifical infernece code背景Deepfake式的换脸decoder的目的是将B的脸换到A的头上。但输入特征是由从B处得到,因此要求decoder学习到了A的表示。这注定了Deepfake只能对两个人之间换脸,无法实现任意人之间的换脸。MethodSimSwap其实也很简单,模型分成5个部分。一个Encoder,对target image提取特征。IIM: 由多个ID blo
在代码的上下文中,出现错误的代码段涉及到 "openai/clip-vit-large-patch14" 模型的加载问题,而上面提供的这段代码被用来禁用了 SSL 证书验证。引发此问题的应该是这部分代码,笼统来说就是尝试从 Hugging Face Transformers 库中加载一个名为 "openai/clip-vit-large-patch14" 的模型,并且尝试加载它的 PyTorch
动机:1.CNNs的感受野受限,丢失纹理结构信息2.缺少整体结构信息3.基于注意力的计算量过大4.在masd区域没有位置信息解决方法:(利用一个额外的结构restorer恢复器来增量恢复图像)方案:1.在低分辨率空间,使用transformer恢复整体图像结构信息2.使用FourierCNN恢复图像纹理信息3.使用掩码位置编码策略提高使用较大mask区域的情况的性能4.增量策略:就是和预训练好的模
采用Langchain和ChatGLM搭建本地知识库。
本文是一篇有关Transformer在强化学习领域应用的综述论文的阅读笔记
指代图像分割 Referring image segmentation (RIS) 旨在产生高质量的 mask,现有的方法总是需要采用迭代学习的方法,依赖于 RNNs 或堆叠的注意力层来提炼视觉-语言特征。但基于 RNN 的方法依赖于特定的编码器,基于注意力的方法收益很低。于是本文引入渐进式地学习多模态特征的方法,核心 idea 是利用一个持续更新的 query 作为目标的表示,并在每个迭代步中加
DataLoader是一个可迭代的数据装载器,组合了数据集和采样器,并在给定数据集上提供可迭代对象。可以完成对数据集中多个对象的集成。CLASSDataLoaderdataset,,,,,,,,,timeout=0,,,,*,,,)Epoch: 所有训练样本都已输入到模型中,称为一个epochIteration: 一批样本(batch_size)输入到模型中,称为一个Iteration,
Transformer论文精读笔记,Attention详细解释等。
在kaggle平台上使用P100 GPU微调Hugging Face中图像分类模型vit-base-patch16-224
本文我们先学习一个T5模型的基本概念,最后应用到文本摘要任务上作为实战。
预训练语言模型介绍。
bert在做掩码时为什么要进行80% mask,10% 随机替换,10% 保持原词呢?
我们经常使用到hugging face中的模型,比如bert,GPT等等,但是在写代码的过程中发现了两种导入hugging face的方式。
2023年8月23日,由电子发烧友网和elexcon深圳国际电子展联合主办的2023第七届人工智能大会在深圳召开。
最近,OpenAI推出的ChatGPT展现出了卓越的性能,引发了大规模语言模型(Large Language Model, LLM)的研究热潮。大规模语言模型的“大”体现在两个方面:模型参数规模大,训练数据规模大。以GPT3为例,GPT3的参数量为1750亿,训练数据量达到了570GB。进而,训练大规模语言模型面临两个主要挑战:显存效率和计算效率。
本文提出了一种简单、无层次的视觉Transformer(ViT)作为目标检测的骨干网络。这种设计使原始的ViT架构能够针对对象检测进行微调,而无需重新设计用于训练前的分层主干。通过对微调的最小调整,我们的普通骨干检测器可以获得具有竞争力的结果。令人惊讶的是,我们观察到:(i)从单尺度特征图(没有常见的FPN设计)构建一个简单的特征金字塔是足够的,(ii)在很少的跨窗口传播块的辅助下,使用窗口注意(
MindSpore作为一个开源的全场景AI框架,为开发者带来端边云全场景协同、极致性能,极简开发、安全可信的体验,2020.3.28开源来得到数六十万以上的下载量,走入100+Top高校教学,已通过HMS在4000+App上商用,拥有数量众多的开发者,在AI计算中心,智能制造、云、无线、数通、能源、消费者1+8+N等端边云全场景逐步广泛应用,是Gitee指数最高的开源软件。欢迎大家参与开源贡献、模
本文详细地介绍了Transformer算法,介绍了其内部重要的Encoder和Decoder,以及具体的实现过程和原理,还介绍了其训练过程以及训练过程中应该注意的种种问题。
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