TRANSFORMER

【2024 CVPR-Backbone】RepViT: Revisiting Mobile CNN From ViT Perspective

摘要近期，轻量级视觉Transformer（ViT）在资源受限的移动设备上表现出比轻量级卷积神经网络（CNN）更优异的性能和更低的延迟。

无敌悦悦王·2025-06-29 10:45

使用vllm部署 Nanonets-OCR-s

一、环境准备与依赖安装1.安装vLLM与多模态依赖#安装vLLM（含CUDA加速）pipinstallvllm==0.3.21#建议使用稳定版本pipinstalltransformers==4.35

没刮胡子·2025-06-28 23:20

LLaMA Factory 微调后，迁移模型

方法1：使用HuggingFaceHub（最推荐）fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer#在源服务器上保存模型到Hubmodel.push_to_hub

激进小猪1002·2025-06-28 18:17

Transformer底层原理解析及基于pytorch的代码实现

1.Transformer底层原理解析1.1核心架构突破Transformer是自然语言处理领域的革命性架构，其核心设计思想完全摒弃了循环结构，通过自注意力机制实现全局依赖建模。

LiRuiJie·2025-06-28 11:24

大模型笔记10：LoRA微调

Transformer中微调哪些参数：LoRA的改进版本

errorwarn·2025-06-28 09:41

大语言模型(LLM)量化基础知识(一)

随着大型语言模型(LLM)的参数数量的增长,与其支持硬件（加速器内存）增长速度之间的差距越来越大，如下图所示：上图显示，从2017年到2022年，语言模型的大小显著增加：2017年：Transformer

-派神-·2025-06-27 23:42

基于Transformer实现机器翻译

目录一、前言1.1什么是Transformer?

yyyyurina.·2025-06-27 20:17

LLM推理入门实践：基于 Hugging Face Transformers 和 vLLM

文章目录1.HuggingFace模型下载2.HuggingFaceTransformers库模型推理3.关于prompt的组成：system、user、assistant4.vLLM模型推理vLLM的多卡推理踩坑

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2025-06-27 17:57

用生活例子讲透Transformer，大模型为何强大

想象一下，你现在是个翻译员，手头有一本厚厚的英文书，要把它翻译成中文。这可不是个轻松活儿！以前的翻译方法（老派翻译官：RNNs）过去，我们的电脑（也就是老模型，比如RNNs）是这样翻译的：就像一个超级认真的翻译官，他会逐字逐句地读英文书。他读到一个英文词时，会琢磨这个词之前讲了什么，以及他到现在为止记住了多少内容，然后才决定怎么翻译。这种方法有两个大毛病：太慢，不能分工合作：就像一个翻译官，他必须

九章云极DataCanvas·2025-06-27 15:13

GRU与Transformer结合：新一代序列模型

GRU与Transformer结合：新一代序列模型关键词：GRU、Transformer、序列模型、结合、深度学习摘要：本文深入探讨了GRU与Transformer结合所形成的新一代序列模型。

AI大模型应用工坊·2025-06-27 11:48

⼤模型（LLMs）基础⾯

⽬前主流的开源LLM（语⾔模型）模型体系包括以下⼏个：1.GPT（GenerativePre-trainedTransformer）系列：由OpenAI发布的⼀系列基于Transformer架构的语⾔模型

cv2016_DL·2025-06-27 01:04

PD分离与EP分离技术

一、Prefill与Decode的底层原理剖析1.1Prefill阶段的数学本质（以Transformer架构为例）计算密集型的核心原因：#自注意力计算伪代码Q=X@W_Q#[batch,seq_len

静谧之心·2025-06-27 00:33

Java如何导出word(根据模板生成),通过word转成pdf,放压缩包

betaorg.apache.poipoi4.1.2org.apache.poipoi-ooxml4.1.2org.apache.poipoi-scratchpad4.1.2com.documents4jdocuments4j-local1.0.3com.documents4jdocuments4j-transformer-msoffice-wor

R-sz·2025-06-26 20:31

使用Hugging Face的Sentence Transformers进行文本嵌入

概述HuggingFace的SentenceTransformers是一种用于生成文本和图像嵌入的Python框架，提供了最新的技术。

2501_92325368·2025-06-26 11:34

Kaggle金牌方案复现：CGO-Transformer-GRU多模态融合预测实战

1背景分析在2023年Kaggle"GlobalMultimodalDemandForecastingChallenge"竞赛中，CGO-Transformer-GRU方案以领先第二名1.8个百分点的绝对优势夺冠

·2025-06-26 03:04

LSTM、GRU 与 Transformer网络模型参数计算

hidden_size+hidden_size²+hidden_size)4个门控结构GRU3×(embed_dim×hidden_size+hidden_size²+hidden_size)3个门控结构Transformer

suixinm·2025-06-26 00:44

多头注意力机制中全连接函数

在神经网络（特别是Transformer中的多头注意力机制）中，全连接函数（FullyConnectedLayer,FCLayer）通常指的是一个线性变换层，即nn.Linear在PyTorch中的实现

不知更鸟·2025-06-25 23:05

大语言模型全流程开发技术详解：从架构、训练到对齐与量化

github.com/mlabonne/llm-course大语言模型全流程开发技术详解：从架构、训练到对齐与量化大模型实战指南：多模型生态实战与论文解读一、LLM架构（TheLLMarchitecture）不需要对Transformer

艾墨舟启航·2025-06-25 20:46

预训练语言模型

1.1Encoder-onlyPLMEncoder-only架构是Transformer的重要分支，专注于自然语言理解（NLU）任务，核心代表是BERT及其优化模型（RoBERTa、ALBERT）。

lynnzon·2025-06-25 11:10

大模型学习（Datawhale_Happy-LLM）笔记4: 预训练语言模型

大模型学习（Datawhale_Happy-LLM）笔记4:预训练语言模型一、概述本章按Encoder-Only、Encoder-Decoder、Decoder-Only的顺序来依次介绍Transformer

lxltom·2025-06-25 11:09

预训练语言模型之：Encoder-only PLM

1.基础架构：TransformerEncoder所有模型的基石都是TransformerEncoder结构，其核心是自注意力机制：Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V\text

抱抱宝·2025-06-25 10:36

CVPR2025

摸鱼的肚子·2025-06-25 10:06

CVPR 2024 图像处理方向总汇（图像去噪、图像增强、图像分割和图像恢复等）

1、ImageProgress(图像处理)去鬼影GeneratingContentforHDRDeghostingfromFrequencyView去阴影HomoFormer:HomogenizedTransformerforImageShadowRemoval

点云SLAM·2025-06-25 10:35

Python 调用大模型：解锁人工智能的无限可能

（四）大模型的发展历史二、Python调用大模型的实现方法（一）使用OpenAIAPI设置API密钥定义提示文本调用OpenAIAPI输出生成的文本加载预训练模型和分词器2.使用HuggingFaceTransformers

CarlowZJ·2025-06-25 10:04

第8章：智能菜谱生成器——语言模型如何解析烹饪秘方

当传统NLP系统将其简单译为"煮浓"，新一代Transformer模型却精准解析出粘度为1500-2000cP的物性指标，并据此生成控温方案。这背后的核心技术便是基于烹饪

白嫖不白嫖·2025-06-25 07:44

LeRobot: 让机械臂接入大模型

这一项目通过整合最先进的机器学习算法和便捷的开发工具链，为开发者提供了一个高效、易用的机器人AI开发平台，堪称机器人领域的“Transformer时刻”。

小众AI·2025-06-25 05:57

一起学习swin-transformer（一）

Transform学习链接从零开始设计Transformer模型（1/2）——剥离RNN，保留Attention-CSDN博客Transformer-PyTorch实战项目——文本分类_transformer

Vertira·2025-06-24 01:14

Transformer 中 QKV 流向全解析（含注意力机制箭头图示）

Transformer中注意力模块分布Transformer结构中含有三种注意力机制，每个机制都会涉及Q、K、V的构建和使用：编码器自注意力（EncoderSelf-Attention）解码器自注意力（

Accelemate·2025-06-23 15:02

基础RAG实现，最佳入门选择（二）

·2025-06-23 14:05

从零到一RedisVL 安装与运行全攻略

·2025-06-23 03:16

Patch Position Embedding (PPE) 在医疗 AI 中的应用编程分析

一、PPE的核心原理与医疗场景适配性位置编码的本质需求在医疗影像（如CT、MRI、病理切片）中，Transformer需要将图像划分为若干Patch并作为序列输入。

Allen_Lyb·2025-06-22 20:55

Transformer-LSTM+SHAP可解释性分析的回归预测Matlab代码

代码示例：%基于Transformer-LSTM+SHAP可解释性分析的回归预测Matlab代码%多输入单输出版本%步骤1：数据预处理function[X_train,y_train,X_test,y_test

默默科研仔·2025-06-22 19:51

llamafactory 微调模型出现TypeError: argument of type ‘NoneType‘ is not iterable

问题介绍本文作者碰到的问题是File“/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/transformers/modeling_utils.py”,line1969

成都犀牛·2025-06-22 14:19

深度解析 ImportError: cannot import name AdamW from transformers——从报错原理到完美解决方案

在自然语言处理(NLP)领域，HuggingFace的transformers库已成为事实上的标准工具。

Tadas-Gao·2025-06-22 12:35

AI 大模型原理与应用：大模型训练突破万张卡和万亿参数 MOE 这两个临界点

AI大模型原理与应用：大模型训练突破万张卡和万亿参数MOE这两个临界点大模型、训练、万张卡、万亿参数、MOE、Transformer、深度学习、自然语言处理1.背景介绍近年来，深度学习技术取得了飞速发展

AI大模型应用之禅·2025-06-22 09:15

AIGC技术实战：使用Python实现文本生成模型

AIGC技术实战：使用Python实现文本生成模型关键词：AIGC、文本生成模型、Transformer、GPT、Python、预训练模型、自然语言处理摘要：本文以AIGC（人工智能生成内容）中的文本生成技术为核心

AI大模型应用工坊·2025-06-22 05:51

人工智能100问☞第48问：GPT是怎么生成文本的？

目录一、通俗解释二、专业解释三、权威参考GPT生成文本的核心机制是通过Transformer架构的自回归模型，基于已输入内容逐词预测概率最高的后续词汇，循环迭代直至形成完整文本。

AI算力那些事儿·2025-06-21 22:41

RedisVL CLI 用一行命令玩转向量索引

1.环境准备步骤命令说明安装核心库pipinstall-UredisvlPython≥3.8可选：安装向量化器pipinstallredisvl[all]自带sentence-transformers等依赖启动本地

Hello.Reader·2025-06-21 22:11

深度学习之模型压缩三驾马车：模型剪枝、模型量化、知识蒸馏

一、引言在深度学习中，我们训练出的神经网络往往非常庞大（比如像ResNet、YOLOv8、VisionTransformer），虽然精度很高，但“太重”了，运行起来很慢，占用内存大，不适合部署到手机、摄像头

king of code porter·2025-06-21 21:59

SIMPL论文阅读

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2402.02519文章还没细看，但主要贡献点应该是SymmetricFusionTransformer和Bezier-basedMotionDecoder

ZHANG8023ZHEN·2025-06-21 18:43

基于大模型的尿毒症预测及综合治疗方案技术方案

目录一、算法实现伪代码1.尿毒症风险预测模型（基于多模态融合Transformer）2.动态治疗方案生成算法二、系统模块流程图1.尿毒症智能预测系统流程2.治疗方案生成子系统流程三、系统集成方案1.系统架构设计

LCG元·2025-06-21 13:40

【大模型开发】Hugging Face的Transformers库详解介绍与案例

深入解析HuggingFaceTransformers及开源大模型微调实践HuggingFaceTransformers已成为自然语言处理（NLP）乃至多模态（跨语言、图像、音频等）应用中最为流行、功能最完备的开源框架之一

云博士的AI课堂·2025-06-21 11:01

基于Transformer的语音识别模型：从理论到实现

基于Transformer的语音识别模型：从理论到实现关键词：Transformer、语音识别、注意力机制、序列建模、端到端学习、自注意力、语音特征提取摘要：本文将深入探讨基于Transformer架构的语音识别系统

AI智能探索者·2025-06-21 10:22

TopNet：基于Transformer的高效点云几何压缩网络模型详解

Transformer-based方法：利用

清风AI·2025-06-21 10:21

自然语言处理之文本分类：Transformer：文本分类数据集分析

自然语言处理之文本分类：Transformer：文本分类数据集分析自然语言处理基础NLP概述自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，专注于使计算机能够理解

zhubeibei168·2025-06-21 09:46

ADAPT：动作感知驾驶字幕转换器

ADAPT:Action-awareDrivingCaptionTransformerADAPT：动作感知驾驶字幕转换器AbstractEnd-to-endautonomousdrivinghasgreatpotentialinthetransportationindustry.However

真诚的灰灰·2025-06-20 20:18

Transformer结构介绍

[编码器Encoder]←→[解码器Decoder]编码器：输入：源语言序列输出：每个词的上下文表示(embedding)解码器：输入：目标语言序列+编码器输出输出：下一个词的概率分布（目标句子生成）inputs->inputsEmbedding+PositionalEncoding->N*encoderoutput->outputsEmbedding+PositionalEncoding->N*

大写-凌祁·2025-06-20 19:39

run docker 报错的解决办法！

miniconda$dockerrun--rm-v$(pwd)/output:/app/outputmodelscope-video/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/transformers

微信公众号：AI创造财富·2025-06-20 16:19

【深度学习pytorch-88】BERT

BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）简介BERT是一种基于Transformer架构的预训练语言表示模型，旨在通过大规模无监督学习来提升下游自然语言处理

超华东算法王·2025-06-20 15:46

ROCm上来自Transformers的双向编码器表示（BERT）

14.8.来自Transformers的双向编码器表示（BERT）—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)代码importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l

109702008·2025-06-20 15:46

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