简单聊聊transformer里的mask ——转载自链接一1.padding mask在encoder和decoder两个模块里都有padding mask，位置是在softmax之前，为什么要使用padding mask，是因为由于encoder和decoder两个模块都会有各自相应的输入，但是输入的句子长度是不一样的，计算attention score会出现偏差，为了保证句子的长度一样所以需

然后重新开一个终端（一定要重开一个），pip检查一下版本是否对。Ctrl+F：cuda11.3 就在诸多版本中找到啦。nvcc -V 查看原来装的是cuda11.3版本。保证Cuda与Pytorch的版本对齐就可以了。然后↓↓↓检查一下就ok啦。

现有的工业异常检测（IAD）方法可以预测异常检测和定位的异常分数。然而，多轮对话详细描述，例如工业异常的颜色、形状和类别。#(替换为线圈的xxx)最近，大型多模态（即视觉和语言）模型（LMM）在图像描述、视觉理解、视觉推理等多种视觉任务上表现出了卓越的感知能力，使其成为更易于理解的异常检测的有竞争力的潜在选择。然而，现有的通用 LMM 中缺乏有关异常检测的知识，而训练特定的 LMM 进行异常检测需

RevIN:Reversible Instance Normalization for Accurate TSF Against Distribution Shift//（未完待续）

小波变换、小波分解[python实现]//未完待续

前文：早早就该了解，做这方面的笔记，于是一再推辞，直到忘却，今天回过头来，好好写一下这方面的知识学习了解。正言：

目录前言一、ICCV、ECCV、CVPR是什么？1.ICCV2.ECCV3.CVPR二、三大会链接及论文下载链接前言 作为刚入门CV的新人，有必要记住计算机视觉方面的三大顶级会议：ICCV,CVPR,ECCV，统称为ICE。 与其它学术领域不同，计算机科学使用会议而不是期刊作为发表研究成果的主要方式。目前国外计算机界评价学术水平主要看在顶级学术会议上发表的论文。特别是在机器学习、计算机视觉和人工智

浅析Transformer训练时并行问题 - 知乎 (zhihu.com)上面这个链接配合下面这段话来理解作者：匿名用户链接：https://www.zhihu.com/question/307197229/answer/1574219664来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。我是初学者，我不知道我说的对不对，所以先匿了。以我个人的浅薄见解，Transfo

大型语言模型（LM）能够通过对几个输入标签对进行条件调节，并对新的输入进行预测，仅通过推理就可以进行明文学习来执行新的任务。然而，对于模型是如何学习的，以及演示的哪些方面有助于最终任务的性能，人们知之甚少。在这篇论文中表明，事实上，不需要在演示中随机替换标签，这几乎不会影响一系列分类和多choce任务的性能，在包括GPT-3在内的12个不同模型中始终如此。相反发现演示的其他方面是最终任务性能的关键

这些格式在精度和内存使用之间提供了权衡，像FP16、BF16和FP8这样的低位格式允许更快的计算和减少的内存使用，但是以精度为代价。让我们通过一个简单的比喻来理解精度的概念。在大语言模型的训练和应用中，计算精度是一个非常重要的概念，本文将详细解释关于大语言模型中FP32、FP16等精度概念，并说明为什么大语言模型的训练通常使用FP32精度。在大语言模型的训练和应用中，计算精度是一个非常重要的概念，