TRANSFORM 第6页

Transformer模型量化Quantization 笔记

模型参数与显存占用计算基础为了详细说明模型的参数数量和每个参数在显存中占用的空间大小，我们以facebookOPT-6.7B模型为例。逐步推理计算过程：1.估计参数总量：OPT-6.7B模型指一个含有大约6.7Billion（67亿）个参数的模型。2.计算单个参数的显存占用：OPT-6.7B模型默认使用Float16，每个参数占用16位（即2字节）的显存。3.计算总显存占用=参数总量×每个参数的显

Foolbird123·2025-02-24 13:14

如何在Java中设计高效的Transformer模型架构

如何在Java中设计高效的Transformer模型架构大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！

省赚客app开发者·2025-02-24 13:43

目前（2025年2月）计算机视觉（CV）领域一些表现优异的深度学习模型

PaLI：这是一个多模态模型，结合了40亿参数的视觉Transformer（ViT）和多种大型语言模型（LLM），并在包含100多种语言的100亿图像和文本数据集上进行训练。PaLI在图像描述、视

空空转念·2025-02-23 20:18

mysql之规则优化器RBO

文章目录MySQL基于规则的优化(RBO)：RBO的核心思想：模式匹配与规则应用RBO的主要优化规则查询重写(QueryRewrite)/查询转换(QueryTransformation)子查询优化(SubqueryOptimization

我爱松子鱼·2025-02-23 20:44

【ETL】从理论到实践的数据处理流程及其工具的应用

目录引言一、ETL的基础与工作原理二、ETL过程中的工具选择与实际操作（1）提取（Extract）（2）转换（Transform）（3）加载（Load）三、常见的ETL工具四、ETL的未来发展趋势五、总结引言

絆人心·2025-02-23 19:10

End-to-End Object Detection with Transformers

End-to-EndObjectDetectionwithTransformers会议：2020ECCV论文：https://arxiv.org/abs/2005.12872代码：https://github.com

M1kk0·2025-02-23 18:28

24道数据仓库面试八股文（答案、分析和深入提问）整理

回答在数据仓库（DW）中，ODS（OperationalDataStore）层到DW层的ETL（Extract,Transform,Load）过程主要包括以下几个步骤：提取（Extract）：从ODS层提取原始数据

守护海洋的猫·2025-02-23 16:11

深度学习革命背后：DBN、AlexNet、GAN 等神级架构，究竟藏着怎样的 AI 崛起密码？（附deepseek）

年至今）****2006年：深度学习奠基——深度信念网络（DBN）****2012年：AlexNet崛起****2014年：架构创新潮****生成对抗网络（GAN）****残差网络（ResNet）****Transformer

universe_code·2025-02-23 15:35

GPT和BERT的异同

GPT（GenerativePre-trainedTransformer）和BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）都是基于Transformer

彬彬侠·2025-02-23 15:04

【论文精读】MapTR：用于在线矢量化高精地图构建的结构化建模与学习

本文提出了MapTR，一种用于高效在线矢量化高精地图构建的结构化端到端Transformer模

青衫弦语·2025-02-23 14:02

LLM论文笔记 15: Transformers Can Achieve Length Generalization But Not Robustly

UniversityofToronto关键词长度泛化位置编码数据格式核心结论1.实验结论：十进制加法任务上的长度泛化最佳组合：FIRE位置编码随机化位置编码反向数据格式索引提示（indexhints，辅助定位）2.在适当的配置下，Transformer

Zhouqi_Hua·2025-02-23 14:30

大模型WebUI：Gradio全解11——使用transformers.agents构建Gradio UI（3）

大模型WebUI：Gradio全解11——使用transformers.agents构建GradioUI（3）前言本篇摘要11.使用transformers.agents构建GradioUI11.3创建和使用工具

龙焰智能·2025-02-23 11:10

人工神经网络ANN入门学习笔记

侵权删）：【ANN回归预测】基于ANN实现多变量预测附Matlab代码_ann实现回归-CSDN博客ANN人工神经网络：从基础认知到现实理解-CSDN博客常用神经网络-ANN/CNN/RNN/GAN/Transformer_a

cs_ning·2025-02-23 10:02

短时傅里叶变换（STFT）与逆变换（ISTFT）

引言短时傅里叶变换（Short-TimeFourierTransform,STFT）是一种将信号分解为时间和频率成分的技术，广泛应用于音频处理、语音分析和音乐信息检索等领域。

niuguangshuo·2025-02-23 09:22

单目标追踪——【Transformer】Transformer Tracking

目录文章侧重点网络结构上下文增强模块交叉特征增强TransT网络结构可视化结果分析n=1n=2n=3n=4Transformer这个香饽饽怎么能不用来迁移到目标追踪里呢。本篇文章分析TransT。

zz的大穗禾·2025-02-23 04:21

多模态论文笔记——DiT（Diffusion Transformer）

本文详细介绍Transformer架构图像生成方面的应用，将Diffusion和Transformer结合起来的模型：DiT。目前DiT已经成为了AIGC时代的新宠儿，视频和图像生成不可缺少的一部分。

好评笔记·2025-02-23 04:19

Transformer解析——（五）代码解析及拓展

本系列已完结，全部文章地址为：Transformer解析——（一）概述-CSDN博客Transformer解析——（二）Attention注意力机制-CSDN博客Transformer解析——（三）Encoder-CSDN

cufewxy2018·2025-02-23 04:19

DeepSeek新作-Native Sparse Attention

标准注意力机制的挑战：传统的注意力机制（如Transformer中的全注意力机制）在处理长文本时面临巨大的计算成本。这是因为全注意力机制需要计算每个词与其他所有词之间的关系

数据分析能量站·2025-02-22 21:21

CSS垂直居中终极方案：告别复杂计算，拥抱现代布局

engchina·2025-02-22 20:40

深入解析C++26 Execution Domain：设计原理与实战应用

CUDA流等异构调度逻辑抽象为统一接口策略组合安全：通过类型隔离避免不同执行域的策略污染//Domain类型定义示例（P2300R10）structcpu_domain{templatestaticautotransform_sender

C语言小火车·2025-02-22 15:00

十月学习笔记

transformer的架构：基于encoder-only或decoder-only架构Transformer模型由编码器（enco

木子不多余·2025-02-22 15:28

深度学习-123-综述之AI人工智能与DL深度学习简史1956到2024

年代)1.5第二次黑暗时代(1990-2000年代)1.6深度学习的复兴(21世纪末至今)1.6.1CNN卷积神经网络(1980-2010)1.6.2RNN递归神经网络(1986-2017)1.6.3Transform

皮皮冰燃·2025-02-22 04:07

大模型量化概述

近年来，随着Transformer、MOE架构的提出，使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数，从而导致模型变得越来越大，因此，我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本，并提升模型的推理性能。

AI领航者·2025-02-22 04:02

用deepseek学大模型08-用deepseek解读deepseek

DeepSeekR1是一种先进的深度学习模型架构，结合了Transformer、稀疏注意力机制和动态路由等核心技术。

wyg_031113·2025-02-22 01:26

Transformer Decoder 详解

TransformerDecoder详解1.模型结构图解TransformerDecoder由N个相同的层堆叠而成，每个层包含以下组件（与Encoder不同，Decoder包含两种注意力机制）：Input

idealmu·2025-02-22 00:51

【深度学习大模型实例教程：Transformer架构、多模态模型与自监督学习】

深度学习大模型实例教程：Transformer架构、多模态模型与自监督学习1.深度学习基础概述1.1深度学习的核心概念1.2常见深度学习模型1.3大模型的挑战与解决方案2.数据准备2.1数据处理示例：CIFAR

生活De°咸鱼·2025-02-21 22:34

深度学习模型的全面解析：技术进展、应用场景与未来趋势

这些模型可以根据其结构和应用场景被分为不同的类别，包括但不限于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）和Transformer模型等。

阿尔法星球·2025-02-21 22:03

Vision Transformer图像分类实现

VisionTransformer(ViT)是一种基于Transformer架构的图像分类模型。

reset2021·2025-02-21 16:13

跨越感官鸿沟：AGI多模态融合技术解析

文章目录引言：当AGI开始拥有"五感"一、多模态认知的理论基础1.1人类感官系统的启示1.2多模态表示学习的数学框架二、多模态融合的核心技术2.1跨模态对齐架构Transformer-based模型2.2

.猫的树·2025-02-21 13:48

利用深度学习进行汇率预测：LSTM与Transformer模型的应用实践

第一部分：数据收集与准备1.1数据集介绍1.2数据准备第二部分：使用LSTM模型进行汇率预测2.1数据序列化2.2LSTM模型构建2.3模型训练与评估2.4结果可视化第三部分：使用Transformer

人工智能_SYBH·2025-02-21 06:53

如何将模型长度扩展到100万：Llama 3的NTK-aware插值技术解析小学生都懂的

好的，以下是对Llama3如何通过NTK-aware插值调整位置编码以扩展上下文长度到100万的详细原理解释：1.RoPE（旋转位置编码）的原理RoPE是一种用于Transformer模型的位置编码方法

从零开始学习人工智能·2025-02-21 00:41

【部署】Ktransformer是什么、如何利用单卡24GB显存部署Deepseek-R1 和 Deepseek-V3

简介KTransformers是一个灵活的、以Python为中心的框架，旨在通过先进的内核优化和放置/并行策略提升HuggingFaceTransformers的使用体验。

仙人掌_lz·2025-02-20 21:21

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

GPT(GenerativePre-trainedTransformer)是由OpenAI提出的一个基于Transformer架构的自回归语言模型。

彬彬侠·2025-02-20 19:07

Vision Transformer（ViT）：用 Transformer 颠覆图像识别

VisionTransformer（ViT）：用Transformer颠覆图像识别在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）长期以来一直是图像识别任务的主流架构。

金外飞176·2025-02-20 19:36

基于Transformer的YOLOv8检测头架构改进：提升目标检测精度的全新突破（YOLOv8）

专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录基于Transformer的YOLOv8检测头架构改进：提升目标检测精度的全新突破什么是

步入烟尘·2025-02-20 19:34

transformer模型构建

2.6模型构建学习目标掌握编码器-解码器结构的实现过程.掌握Transformer模型的构建过程.通过上面的小节,我们已经完成了所有组成部分的实现,接下来就来实现完整的编码器-解码器结构.Transformer

AI耽误的大厨·2025-02-20 16:03

Transformer 模型架构

Transformer是一种模型架构（ModelArchitecture），而不是一个软件框架（Framework）。它的定位更接近于一种设计蓝图，类似于建筑中的结构设计方案。

2401_89793006·2025-02-20 15:24

Mamba超绝创新！搭上异常检测准确率99%+！一区秒了！

以往的异常检测方法，以基于CNN、Transformer为主。但CNN在处理长距离依赖性方面存在困难，Transformer虽然表现出色，但由于其自注意力机制，计算复杂度较高。

人工智能学起来·2025-02-20 13:10

DeepSeek与ChatGPT：AI语言模型的全面对决

以下从六大维度展开全面对比，为不同需求场景提供选择参考：一、核心技术对比维度DeepSeekChatGPT架构设计混合专家系统（MoE）+自研深度优化架构Transformer架构（GPT-3.5/4系列

金枝玉叶9·2025-02-20 12:01

《DeepSeek-R1 vs ChatGPT-4：AI大模型“王座争夺战”的终极拆解报告》

一、核心技术架构：差异化路线对决对比维度DeepSeek-R1ChatGPT-4模型架构多模态混合专家模型（MoE+Transformer）纯Dec

Athena-H·2025-02-20 10:08

AI编剧系统深度解析：从算法架构到影视工业化应用实战

核心架构分为：知识图谱层：整合影视剧本数据库（IMSDb）、维基百科等结构化数据NLP处理层：基于Transformer的

Coderabo·2025-02-20 09:29

DeepSeek使用中的问题及解决方案（部分）

严格按照官方文档的版本要求安装依赖，例如：condacreate-ndeepseekpython=3.9condaactivatedeepseekpipinstalltorch==2.0.1transformers

WeiLai1112·2025-02-20 07:17

LLM论文笔记 14: The Impact of Positional Encoding on Length Generalization in Transformers

（证明了）decoder-onlytransformer如果NoPE同时具备绝对APE和RPE的能力3.暂存器（cot）对于长度泛化和任务相关，同时关注短期和

Zhouqi_Hua·2025-02-20 07:15

Leave No Context Behind: Efficient Infinite Context Transformers with Infini-attention

本文是LLM系列文章，针对《LeaveNoContextBehind:EfficientInfiniteContextTransformerswithInfini-attention》的翻译。

UnknownBody·2025-02-20 05:00

CSS 修改 SVG图标的颜色

方法1、利用filter中的drop-shadow给icon加样式(利用原图标的阴影区域，同时将原图标移动超过之前父元素范围)filter:drop-shadow(red80px0);transform

小达学徒·2025-02-20 04:58

css给网页添加黑白滤镜

给网页添加黑白滤镜*/html{/*兼容FF*/filter:url("data:image/svgxml;utf8,#grayscale");/*兼容IE内核*/filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.BasicImage

nqxcwl·2025-02-20 04:54

KTransformers如何通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度？

KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度，具体体现在以下几个方面：内核级优化：KTransformers采用了高效的内核级优化技术，包括对

魔王阿卡纳兹·2025-02-20 04:53

Airflow DAG的调度时间探秘

引言在数据工程和ETL（Extract,Transform,Load）流程中，ApacheAirflow是一个非常流行的工作流调度工具。

t0_54coder·2025-02-20 03:10

【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势

Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN（循环神经网络）都是自然语言处理（NLP）领域的重要架构，但它们的工作原理和应用方式有很大不同。

华东算法王·2025-02-20 02:04

——深度解析Google的Transformer架构

本文将从五个方面【技术问题、技术手段、技术效果、代码实现逻辑和工程落地建议】解读以下专利。US201816021971A，ATTENTION-BASEDSEQUENCETRANSDUCTIONNEURALNETWORKS一、技术问题：为什么需要自注意力机制？在传统的序列转换任务（如机器翻译、语音识别等）中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）是常用的模型架构。然而，这些模型存在以下问题：

CodePatentMaster·2025-02-19 21:53

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