GPT是由OpenAI于2018年发布的模型。它采用了Transformer的编码器架构，通过自回归语言模型的方式进行预训练。

BERT 模型是一种双向变换器，使用掩码语言建模目标和对包含多伦多图书语料库和维基百科的大型语料库的下一句预测的组合进行预训练。BERT 旨在通过联合调节所有层中的左右上下文来预训练未标记文本的深度双向表示。

大语言模型GLM

智谱AI引领技术前沿，推出了新一代预训练模型GLM-4系列，其中的GLM-4-9B作为开源版本，展现了其在人工智能领域的深厚实力。在语义理解、数学运算、逻辑推理、代码编写以及广泛知识领域的数据集测评中，GLM-4-9B及其人类偏好对齐的版本GLM-4-9B-Chat均以超越Llama-3-8B的优异表现，证明了其卓越的性能。

【代码】Segment Anything Model代码讲解（四）之prompt_encoder。

MaskDecoder类是掩码预测模型的主体，它接收图像特征、点和框的嵌入以及掩码嵌入作为输入，通过Transformer将它们编码为掩码的表示形式。同时，它还有一些后续处理的步骤，如通过超网络预测每个掩码的质量，以及通过卷积转置层将掩码上采样到原图尺寸。它输入每个掩码的表示形式，并输出一个长度等于掩码数量加一的向量，其中第一个元素是无用的预测（即掩码为零的情况）。接着，这个向量将作为加权掩码特征

本系列活动的本质是“以读促研，以分享促深化”：通过精读论文定向提升科研硬实力，通过分享输出实现知识内化与价值传递。最终目标不仅是成为“AI论文的读者”，更希望能成为“AI领域的一名专家”和“技术创新的探索者”。这一过程既是个人科研成长的“练兵场”，也是对实现“从学习者到研究者”的转变具有重要意义。分割线近日，Qwen Team团队重磅推出Qwen系列在图像生成领域的全新力作——Qwen-Image

Hugging Face Transformers库中的Trainer类是一个高效便捷的PyTorch模型训练工具，它简化了从数据加载到模型训练、评估和预测的全流程。Trainer的核心功能包括自动化训练流程、分布式与混合精度训练支持、灵活配置选项、集成评估与预测，以及与Hugging Face生态的无缝兼容。通过TrainingArguments可自定义训练细节，如学习率、批大小等。Traine

大模型微调

本系列活动的本质是“以读促研，以分享促深化”：通过精读论文定向提升科研硬实力，通过分享输出实现知识内化与价值传递。最终目标不仅是成为“AI论文的读者”，更希望能成为“AI领域的一名专家”和“技术创新的探索者”。这一过程既是个人科研成长的“练兵场”，也是对实现“从学习者到研究者”的转变具有重要意义。分割线近日，Qwen Team团队重磅推出Qwen系列在图像生成领域的全新力作——Qwen-Image