T5

华为2019数字芯片设计笔试题目与解析（单选第二部分）

11.在同步电路设计中，电路的时序模型如下：T1为触发器的时钟端到数据输出端的延时，T2和T4为连线延时，T3为组合逻辑延时，T5为时钟网络延迟。
lMaxwell·2023-03-09 02:49

史上最通俗计算机网络分层详解，系列篇

前言本人水平有限，此文针对于自认为技术实力对标阿里P7，百度T5或者以下的读者，如果是大佬不小心点进来了，可以自行点x略过。
普通网友·2023-02-28 08:45

2021年Android面经分享，含小米、腾讯、阿里

前言本人水平有限，此文针对于自认为技术实力对标阿里P7，百度T5或者以下的读者，如果是大佬不小心点进来了，可以自行点x略过。
A小小开发者·2023-02-28 08:44

阿里云服务器配置个人用户怎么选？CPU内存带宽系统盘？

选择1核2G或2核4G都可以，云服务器s6处理器采用2.5GHz主频的IntelXeonPlatinum8269CY（CascadeLake），睿频3.2GHz，计算性能稳定，不建议选择ECS突发性能t5
运维FUN·2023-02-24 17:57

【2023蓝桥杯】2017年第八届C/C++A组真题（解析笔记）

目录T1：迷宫-暴力dfs+标注T2：跳蚱蜢-9数算式全排列+枚举乘号位置T3：魔方状态-模拟+判重（高手入*****）T4：方格分割-dfs+从中心点去切割T5：字母组串-递归思维-搞清楚参数的含义和参数变化的方向
MengYa_DreamZ·2023-02-23 12:07

【思维导图实战派T5】3/21 360°线条练习

今天的基本功练习是画线条，从最基本的笔触开始无疑是训练手感。我发现自己画的有些僵，画完发现老师说的“吊死鬼”现象出现了，居然是忘了这个规则，好在做思维不卡训练时没有犯此错误。今天的思维训练可以较完整的记录事件，但问题也正在此，仅以记录的方式做思维导图对提升思维联想没有太多帮助，达不到“思维绽放”的目的。友人建议多多开发有开拓性的主题，当然前提是自己熟悉并乐于分享。以“分享”的心情完成，有助于思维的
思维导图实战派_沈怡芳·2023-02-18 16:08

LM详解 GPT3，GPT2, GPT1 论文译读

LM详解GPT3，GPT2,GPT1论文译读T5，ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-to-TextTransformer，2019arxivhttps
apche CN·2023-02-17 07:51

[思维导图实战派T5]35/100天分享心得

最近有个朋友请我去分享购买保险心得，我一直无头绪，所幸把想到的都写下来再分类，顿时思路清晰了。图片发自App
思维导图实战派_媛·2023-02-07 03:41

[思维导图实战派T5]38/100天8种减压方法

现代人社会、生活压力大，8种减压方法帮助我们减轻压力，其实归根结底就是要有一个积极阳光的心态。图片发自App
思维导图实战派_媛·2023-02-06 14:35

Tokenizer与TokenizerFast不一样，transformers踩坑

以T5为例，fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoConfig,T5Config,T5Tokenizermodel_name="ClueAI/PromptCLUE-base-v1
防搞活机·2023-02-05 23:35

训练自己的GPT2模型（中文），踩坑与经验

GPT2与Bert、T5之类的模型很不一样！！！如果你对Bert、T5、BART的训练已经很熟悉，想要训练中文GPT模型，务必了解以下区别！！！
防搞活机·2023-02-05 23:32

介绍Google推出的大一统模型—T5

前面我们介绍过GPT系列的三兄弟GPT-1,GPT-2,GPT3，本文我们介绍Google推出的大一统模型——T5，同样是数据和实验多得让你瞠目结舌的论文，没错，就是在炫富，你有钱你也可以烧啊！
深度之眼·2023-02-05 19:14

batch-normalization和layer-normalization

所以T5不仅去掉了LayerNormalization的center操作，它把每一层的bias项也都去掉了。
大鱼奔大江·2023-02-05 09:08

python量化策略——多均值-趋势-股债轮动-策略

构建多个动量，当同时满足时，买入信号（股票）读取数据，并计算t1、t2、t3、t4和t5天的均值，ifDF[i]>nmean3[i]andDF[i]>nmean4[i]andDF[i]>n*mean5[
小李、不姓李·2023-02-03 00:56

浅谈Transformer的初始化、参数化与标准化

当然，Google的T5确实是没有除以
得克特·2023-02-01 10:36

谷歌多模态大模型PaLI：采用参数量为4B的ViT-e，效果超过BEiT-3

在语言方面，T5、GPT-3、Megatron-Turing、GLAM、Chinchilla和PaLM等模型显示出了在大文本数据上训练大型transformer的明显优势。
视学算法·2023-01-31 10:41

谷歌&HuggingFace | 零样本能力最强的语言模型结构

但有一件事让人非常疑惑：19年T5通过“调参”发现
数据派THU·2023-01-31 10:04

超越BEiT-3！谷歌提出多模态大模型PaLI：刷新多个数据集SOTA！

在语言方面，T5、GPT-3、Megatron-Turing、GLAM、Chinchilla和PaLM等模型显示出了在
Amusi（CVer）·2023-01-31 10:59

【思维导图实战派T5】27/100日常应用—听书笔记

感受：边听边画，边参考图文，樊登读书会给了我很大的帮助，加上思维导图，简直记忆深刻。发现：中心图一直不知道怎么创新，现在依然在临摹阶段，嗯么……继续努力吧下一步：图像力，思维。图片发自App图片发自App
塔米麓麓·2023-01-29 22:01

语义相似度、句向量生成超强模型之SBERT《Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks》

各大预训练模型如GPT-2，Robert，XLNet，Transformer-XL，Albert，T5等等层数不穷。但是几乎大部分的这些模型均不适合语义相似度搜索，也不适合非监督任务，比如聚类。
*Lisen·2023-01-29 14:24

model.generate返回句子大于1时出现＜unk＞的情况处理

  今天写代码的时候遇到很狗血的地方，在用T5模型的model.generate()方法是用了beam_search并且num_return_sequences>1，如下所示：  但在部分句子中却出现了如下问题
jst100·2023-01-29 07:26

nlp：T5

importargparseimportglobimportosimportjsonimporttimeimportloggingimportrandomimportrefromitertoolsimportchainfromstringimportpunctuationimportnltknltk.download('punkt')fromnltk.tokenizeimportsent_toke
专心致志写BUG·2023-01-28 14:35

基于机器学习的古代汉语切分标注算法及语料库研究（毕业设计包含完整代码+论文+资料ppt）

将其分为成了不连续的几个时间段：春秋战国时期、后汉时期、南北朝时期、宋朝时期及明清时期五个时间段并分别使用T1、T2、T3、T4以及T5表示，对应关系如下表所示。
甜辣uu·2023-01-26 03:09

GLM国产大模型训练加速：性能最高提升3倍，显存节省1/3，低成本上手

作者｜BBuf、谢子鹏、冯文2017年，Google提出了Transformer架构，随后BERT、GPT、T5等预训练模型不断涌现，并在各项任务中都不断刷新SOTA纪录。
·2023-01-25 16:38

【NLP】使用Google的T5提取文本特征

作者|MikeCasale编译|VK来源|TowardsDataScience下图是文本到文本框架的示意图。每个任务都使用文本作为模型的输入，通过训练生成一些目标文本。这允许在不同的任务中使用相同的模型、损失函数和超参数，包括翻译（绿色）、语言可接受性（红色）、句子相似性（黄色）和文档摘要（蓝色）。在本文中，我们将演示如何使用GoogleT5对表格数据中的文本进行特征化。你可以使用这个存储库中的J
风度78·2023-01-25 13:25

Transformers代码笔记系列1(T5 model）

重要参数注释past_key_value:只有Decoder模型在文本生成过程（训练过程用不上）中才能用到。顾名思义，它存储的是Decoder模型在t时刻前输入的token对应的key和value映射，用于减少计算，将input在Wk、Wv上的映射存储起来，进行下一个词预测时，就可以直接拿过来用了。它包括self_attention和cross_attention对应的key、value映射。单个
真炎破天·2023-01-24 08:11

BERT衍生模型

对预训练模型写的比较全的一篇文章别人整理的比较全的综述:NLP预训练模型1–综述NLP预训练模型2–BERT详解和源码分析NLP预训练模型3–预训练任务优化（ERNIE、SpanBERT）NLP预训练模型4–训练方法优化（RoBERTa、T5
zhurui_xiaozhuzaizai·2023-01-23 13:47

GLM国产大模型训练加速：性能最高提升3倍，显存节省1/3，低成本上手

作者｜BBuf、谢子鹏、冯文2017年，Google提出了Transformer架构，随后BERT、GPT、T5等预训练模型不断涌现，并在各项任务中都不断刷新SOTA纪录。
OneFlow深度学习框架·2023-01-20 17:22

2021，我的年终总结......

目录一、写在开始二、年度目标复盘三、计划外复盘1.时间管理2.个人成长3.职业发展4.健康5.家庭6.朋友和重要他人四、写在结尾一、写在开始2021年缩影：2021年的几个重要的关键词：北京、武汉、装修、T5
rs勿忘初心·2023-01-18 12:01

NLP-预训练模型：迁移学习（拿已经训练好的模型来使用）【预训练模型：BERT、GPT、Transformer-XL、XLNet、RoBerta、XLM、T5】、微调、微调脚本、【GLUE数据集】

深度学习-自然语言处理：迁移学习（拿已经训练好的模型来使用）【GLUE数据集、预训练模型（BERT、GPT、transformer-XL、XLNet、T5）、微调、微调脚本】一、迁移学习概述二、NLP中的标准数据集
u013250861·2023-01-17 18:33

深蓝学院-视觉SLAM课程-第4讲作业（T5矩阵微分，T6手写高斯牛顿，T7批量MLE）

课程Github地址：https://github.com/wrk666/VSLAM-Course/tree/master5.T5矩阵微分5.1实值行向量偏导这块儿之前一直不太懂，趁着这个机会补一补。看结论的话直接到5.5节，稍微理解一下的话再看看5.1和5.2，具体矩阵微分的引出在5.3。行向量偏导和列向量偏导对应，对列向量偏导一般叫做梯度。求f(X)f(X)f(X)对XXX的行向量偏导vec(
读书健身敲代码·2023-01-17 17:41

T5：Exploring the Limits of Transfer Learning with a UnifiedText-to-Text Transformer

论文：https://arxiv.org/pdf/1910.10683.pdf目录0Abstract1Introduction2Setup2.1Model2.2TheColossalCleanCrawledCorpus2.3DownstreamTasks2.4InputandOutputFormat3.Experiments3.1Baseline3.1.1Model3.1.2Training3.1
Rose sait·2023-01-17 13:12

T5: Text-To-Text Transfer Transformer

ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-to-TextTransformer代码：https://github.com/google-research/text-to-text-transfer-transformer推荐博文：T5
一枚小码农·2023-01-17 13:39

T5：Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer（万字长文略解T5）

目录论文AbstractIntroductionSetupModelCorpusDownStreamTasksInputandOutputFormatExperimentsBaselineModelTrainingVocabularyUnsupervisedObjectiveBaselinePerformanceArchitectureModelStructuresComparingDiffere
hithithithithit·2023-01-17 13:37

T5 模型：NLP Text-to-Text 预训练模型超大规模探索

相信大多NLP相关者，在时隔BERT发布近一年的现在，又被谷歌刚发布的T5模型震撼到了。又是一轮屠榜，压过前不久才上榜自家的ALBERT，登上GLUE榜首。
Congqing He·2023-01-17 13:05

“万物皆可Seq2Seq” | 忠于原文的T5手写论文翻译

《ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-to-TextTransformer》摘要/AbstractTransferlearning,whereamodelisfirstpre-trainedonadata-richtaskbeforebeingfinetunedonadownstreamtask,hasemergedasapow
訢詡·2023-01-17 13:34

【论文阅读 T5】Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer

文章目录ForewordIntroSettingModelTheColossalCleanCrawledCorpusDownstreamTasksInputandOutputFormatExperimentsBaselinesModelTrainingUnsupervisedObjectiveBaselinePerformanceArchitectureModelStructureComparin
长命百岁️·2023-01-17 13:03

Effective Sequence-to-Sequence Dialogue State Tracking论文笔记

粗读了一下，大概是说seq2seq很好，但是怎么在DST上使用它们还没有被系统地研究过，从两个角度来研究怎么更好使用seq2seq来匹配dst任务：一个是从预训练的任务（用T5的大量不同预训练setups
我是汪汪酱·2023-01-11 17:48

深度学习01 基本概念简介 李宏毅2022

supervisedlearningself-supervisedlearning，pre-train（模型先练基本功downstreamtasks下游任务这个可以理解为，训练了编码器，也可以叫特征提取器GPT-3>T5
linyuxi_loretta·2023-01-11 06:13

T5或GPT等生成模型，如何计算模型输出特定文本的概率？

T5属于生成模型，不同于Bert的掩码预测（完形填空）任务，掩码预测可以直接给出[mask]为某token的概率，而生成模型由于输出的文本长度是不确定的，所以计算概率更加复杂。
防搞活机·2023-01-10 09:48

gpt笔记

LanguageModelsareFew-ShotLearners(PaperExplained)代码：gpt-4chan代码gpt-3论文几种前沿NLP模型的对比参考Gpt,gpt2,gpt3,bert,roberta,t5
Melody2050·2023-01-09 09:56

PyTorch+TensorRT！20倍推理加速！

12月2日，英伟达发布了最新的TensorRT8.2版本，对10亿级参数的NLP模型进行了优化，其中就包括用于翻译和文本生成的T5和GPT-2。
机器学习与AI生成创作·2023-01-07 22:19

生成模型的中Attention Mask说明

生成模型中的AttentionMask说明最近在做文本生成任务，例如诗歌生成，问题生成，摘要生成等，使用了Bart模型，CPT模型，mt5模型，t5模型等。
xuanningmeng·2023-01-07 07:47

CPT文本生成

huggingface中的transformers中提供了T5，MT5，BART，GPT，GPT2等模型方便进行生成式任务。我最近在看了一个关于预训练模型CPT的介绍，也可以进行生成式任务。
xuanningmeng·2023-01-07 07:17

【回答问题】ChatGPT上线了！给我推荐20个比较流行的知识蒸馏模型/方法/源码

个比较流行的深度学习知识蒸馏实现源码给我推荐20个比较流行的知识蒸馏模型好的，以下是比较流行的知识蒸馏模型：中文版BERT中文版RoBERTa中文版ALBERT中文版ELECTRA中文版GPT-3中文版T5
源代码杀手·2023-01-06 19:09

低位启动源码

2,0,1);T2:=LLV(LOW,5);T3:=HHV(HIGH,4);T4:=100EMA(EMA((C-REF(C,1)),6),6)/EMA(EMA(ABS((C-REF(C,1))),6),6);T5
如鹿觅水·2023-01-06 18:36

【回答问题】ChatGPT上线了！给我推荐20个比较流行的nlp预训练模型

预训练模型源码给我推荐20个比较流行的nlp预训练模型BERT(谷歌)GPT-2(OpenAI)RoBERTa(Facebook)ALBERT(谷歌)ELECTRA(谷歌)XLNet(谷歌/纽约大学)T5
源代码杀手·2023-01-03 18:01

Gpt,gpt2,gpt3,bert,roberta,t5模型区别分析

Gpt,gpt2,gpt3,bert,roberta,t5模型区别分析只有decoder：GPT：仅使用上文进行编码GPT2:仍然仅使用上文进行编码（因为要处理生成任务）。但是模型更大，数据量更多。
小星星么么哒·2023-01-02 10:35

全面讲述BERT、GPT、T5等大模型，附Slides...

视学算法报道来源：专知编辑：Aeneas【导读】本课程旨在帮助您在自然语言处理方面进行前沿研究，特别是与预训练语言模型相关的主题。在过去3-4年中，大型语言模型(LLMs)彻底改变了自然语言处理(NLP)领域。它们构成了最先进的系统的基础，在解决广泛的自然语言理解和生成任务时无处不在。随着前所未有的潜力和能力，这些模型也带来了新的道德和可扩展性挑战。本课程旨在涵盖围绕预训练语言模型的前沿研究课题。
视学算法·2022-12-31 20:20

李宏毅机器学习（六）自监督学习（一）

学习内容前情提要BERT与芝麻街这些都是BERT的组件BERT与进击的巨人BERT（340M参数）ELMO（94M）GPT-2（1542M）Megatron（8B）T5（11B）TuringNLG（17billion
追赶早晨·2022-12-30 21:33
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