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AI大模型开发架构设计（3）——如何打造自己的大模型

文章目录如何打造自己的大模型1新时代职场人应用AIGC的5重境界2人人需要掌握的大模型原理职场人都能听懂的大语音模型的训练过程职场人都能听得懂的大语言模型的Transformer推理过程3如何构建自己的大模型需要具备三个方面的能力

讲文明的喜羊羊拒绝pua·2024-01-23 04:58

Transformer 深度学习模型

文章目录Transformer是一种深度学习模型，最初由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中提出。

JNU freshman·2024-01-23 03:44

LLM自回归解码

在自然语言处理（NLP）中，大型语言模型（LLM）如Transformer进行推理时，自回归解码是一种生成文本的方式。在自回归解码中，模型在生成下一个单词时会依赖于它之前生成的单词。

eduics·2024-01-23 03:38

Transform模型

Transformer。它在NLP各个任务中都取得了优异的性能，它是预训练语言模型的核心网络。

东石有海·2024-01-23 03:08

Transform模型详解

Transformer模型详解Encoder与Decoder输入单词Embedding位置Embedding自注意力机制Self-Attention结构Self-Attention的输出Multi-HeadAttentionEncoder

eduics·2024-01-23 03:35

【NLP】BERT模型解析记录

1.bert简单介绍BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是谷歌在2018年10月份的论文《Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding

tianyunzqs·2024-01-23 00:09

小周带你读论文-2之“草履虫都能看懂的Transformer老活儿新整“Attention is all you need(2)

书接前文：小周带你读论文-2之"草履虫都能看懂的Transformer老活儿新整"Attentionisallyouneed(1)(qq.com)上文书说到为什么我们要用casual-decoder架构

周博洋K·2024-01-22 22:21

datawhale 大模型学习第四章-新模型架构

一、现状GPT3是一个通过96个Transformerblock堆叠在一起的神经网络.即：每一个TransformerBlock是一个多头注意力层的Block目前大模型的规模已经到了极限（模型越大，需要训练资源和时间也就越长

fan_fan_feng·2024-01-22 21:48

【BERT】详解

BERT简介BERT是谷歌在2018年时提出的一种基于Transformer的双向编码器的表示学习模型，它在多个NLP任务上刷新了记录。

onlyfansnft.art·2024-01-22 16:46

论文精读(MobileVIT)《MOBILEVIT: LIGHT-WEIGHT, GENERAL-PURPOSE, AND MOBILE-FRIENDLY VISION TRANSFORMER》

文章目录ABSTRACT1、INTRODUCTION2、RELATEDWORK3、MOBILEVIT:ALIGHT-WEIGHTTRANSFORMER3.1、MOBILEVITARCHITECTURE3.2MULTI-SCALESAMPLERFORTRAININGEFFICIENCY4

一个小猴子｀·2024-01-22 12:30

基于 GPT 和 Qdrant DB 向量数据库，我构建了一个电影推荐系统

Python算法实战·2024-01-22 10:00

Transformer and Pretrain Language Models3-3

insightsofattention注意力机制的特点我们引入的attention机制到底给端到端的模型带来了什么变化？1、信息瓶颈问题：注意力机制的出发点首先就是为了解决信息瓶颈问题而存在的，这样我们通过注意力机制decoder端在每次生成的时候，都可以直接关注到encoder端所有位置的信息，信息瓶颈的问题就可以有效地解决了2、注意力机制同样很有效地缓解了RNN中的梯度消失的问题，它通过在en

ringthebell·2024-01-22 10:33

Transformer and Pretrain Language Models3-1

contenttransformerattentionmechanismtransformerstructurepretrainedlanguagemodelslanguagemodelingpre-trainedlanguemodels

ringthebell·2024-01-22 10:27

pipeline内部发生了什么?(PyTorch)

前言参考说明过程说明前言最近一直疑惑HuggingFace的Transformers库中的pipeline函数的具体是干了什么，多方询问以及翻看了HuggingFace的官方说明，终于是弄清楚了其原理，

yuQnY·2024-01-22 10:16

Kafka（八）使用Kafka构建数据管道

ETLELT2.6安全性2.7故障处理2.8耦合性和灵活性临时数据管道元数据丢失末端处理3使用ConnectAPI3.1Connect的数据处理流程sourcesinkconnectorsTasksWorkersTransformerConverters

yunyun1886358·2024-01-22 07:35

Transformer and Pretrain Language Models3-2

transformerstructure注意力机制的各种变体第二种变体：如果两个向量的维度不一样，我们就需要在中间加上一个权重矩阵，来实现他们之间的相乘，然后最后得到一个标量第三种变体：additiveattention

ringthebell·2024-01-22 07:12

掌握大语言模型技术: 推理优化

掌握大语言模型技术_推理优化堆叠Transformer层来创建大型模型可以带来更好的准确性、少样本学习能力，甚至在各种语言任务上具有接近人类的涌现能力。

扫地的小何尚·2024-01-22 07:02

为大模型工程提效，基于阿里云 ACK 的云原生 AI 工程化实践

作者：张凯背景以GPT（GenerativePre-trainedTransformer）和Diffusionmodel为代表的大语言模型（Largelanguagemodel，LLM）和生成式人工智能

阿里云云原生·2024-01-22 07:13

bert 是单标签还是多标签的分类_搞定NLP领域的“变形金刚”！手把手教你用BERT进行多标签文本分类...

ELMo，ULMFiT和OpenAITransformer是其中几个关键的里程碑。

weixin_39629617·2024-01-22 06:08

三月和四月的学习计划

在四月初对一篇论文进行复现，接下来再搞Transformer……编码能力好差啊，真不知道该怎么提升……

我的昵称违规了·2024-01-22 06:24

自然语言处理的发展

本文将对NLP技术进步的方方面面展开阐述，包括词嵌入、循环神经网络、Transformer、注意力机制等关键技术的发展，以及NLP在机器翻译、情感分析、智能客服、语音识别等领域的应用。

Java之弟·2024-01-22 05:27

[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用L3-Transformer_and_PLMs

注意力机制的各种变体一：直接点积二：中间乘以一个矩阵三：Additiveattention：使用一层前馈神经网络来获得注意力分数…Transformer概述输入层BPE（BytePairEncoding

N刻后告诉你·2024-01-22 04:09

Hugging Face公司和模型测评榜单简单介绍

HuggingFace提供了一个名为Transformers的开源库，这个库为开发者和研究人员提供了一系列预训练模型，以及用于训练和微调这些模型的工具。

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-22 00:22

GroupMixFormer：Advancing Vision Transformers with Group-Mix Attention论文学习笔记

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.15157.pdf代码地址：https://github.com/AILab-CVC/GroupMixFormer摘要：ViT已被证明可以通过使用多头自注意力（MHSA）对远程依赖关系进行建模来增强视觉识别，这通常被表述为Query-Key-Value计算。但是，从“Query”和“Key”生成的注意力图仅捕获单个粒度的token-t

athrunsunny·2024-01-21 19:40

英伟达提出AdaViT：出于DeiT而又快于DeiT

©作者|小欣01简介自从VisionTransformer(ViT)被提出以来，Transformer已经成为一种流行的神经网络架构，并广泛的应用到计算机视觉领域之中，如图像分类、目标检测、图像生成和语义分割等任务

CV案例精选·2024-01-21 18:32

transfomer中正余弦位置编码的源码实现

简介Transformer模型抛弃了RNN、CNN作为序列学习的基本模型。循环神经网络本身就是一种顺序结构，天生就包含了词在序列中的位置信息。

zwhdldz·2024-01-21 17:03

Transformer｜1.4 CNN遇到的问题与窘境

文章目录CNN遇到的问题与窘境transformer的优势CNN遇到的问题与窘境判断一个人是否为美人，既要看她各个五官，也要看她各个五官占的比例和协调。既要照顾好局部信息，也要照顾好全局信息。

晓源Galois·2024-01-21 13:49

【llm 使用llama 小案例】

huggingfacehttps://huggingface.co/meta-llamafromtransformersimportAutoTokenizer,LlamaForCausalLMPATH_TO_CONVERTED_WEIGHTS

放飞自我的Coder·2024-01-21 13:35

LLM之RAG实战（十六）| 使用Llama-2、PgVector和LlamaIndex构建LLM Rag Pipeline

本文，我们将深入研究使用transformer库、Llama-2模型、PgVector数据库和LlamaIndex库来构建RAGPipeline完整过程。一、什么是RAG（检索增强生成）

wshzd·2024-01-21 13:59

论文阅读【SWINBERT: End-to-End Transformers with Sparse Attention for Video Captioning】

SWINBERT:End-to-EndTransformerswithSparseAttentionforVideoCaptioning发表：CVPR2022idea：之前的方法都是使用其他任务上训练的特征提取器对

hei_hei_hei_·2024-01-21 12:38

Span-based Joint Entity and Relation Extraction with Transformer Pre-training

Abstract本文介绍了一种基于span的联合实体和关系提取的注意力模型。主要贡献是在BERT嵌入上的轻量级推理，能够进行实体识别和过滤，以及使用本地化的，无标记的上下文表示的关系分类。该模型使用强句内负样本进行训练，这些负样本在一次BERT中被有效的提取，这有助于对句子中的所有span进行搜索，在消融试验中，本文证明了预训练、负采样和局部环境的好处。Instruction利用transform

自然语言处理CS·2024-01-21 12:37

论文阅读笔记AI篇 —— Transformer模型理论+实战 (四)

论文阅读笔记AI篇——Transformer模型理论+实战（四）一、理论1.1理论研读1.2什么是AIAgent?

键盘国治理专家·2024-01-21 12:07

Java安全 CC链1分析

Java安全之CC链1分析什么是CC链环境搭建jdk下载idea配置创建项目前置知识Transformer接口ConstantTransformer类invokerTransformer类ChainedTransformer

Elitewa·2024-01-21 11:13

关于最近的NLP模型Bert、Elmo、GPT（下--2）

这样的任务可以用在文本分类，语义分析等多种场景，比transformer，elmo，word2vector的效果要好。利用be

吴祺育的笔记·2024-01-21 09:35

Transformer技术深度剖析：AI语言处理的新纪元

1.Transformer全局概括Transformer是一种深度学习模型，最初由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionIsAllYouNeed》中提出。

散一世繁华，颠半世琉璃·2024-01-21 09:02

[全连接神经网络]Transformer代餐，用MLP构建图像处理网络

一、MLP-Mixer使用纯MLP处理图像信息，其原理类似vit，将图片进行分块(patch)后展平(fallten)，然后输入到MLP中。理论上MLP等价于1x1卷积，但实际上1x1卷积仅能结合通道信息而不能结合空间信息。根据结合的信息不同分为channel-mixingMLPs和token-mixingMLPs。总体结构如下图，基本上可以视为以mlp实现的vit。二、RepMLP传统卷积仅能处

ViperL1·2024-01-21 09:55

GPT属于AI，是LLM的一种实现

GPT（GenerativePre-trainedTransformer）作为一种创新的语言模型，既属于人工智能（AI）的一部分，也是大规模语言模型（LLM）的一种实现。

庄泽峰·2024-01-21 07:25

ChatGLM vs ChatGPT

所有的NLP大模型都是transformer结构1.Maskattention的策略不同2.训练任务目标不同国内大模型nb公司：百度、清华智谱一、主流大模型粉色：Encoder-only。

南宫凝忆·2024-01-21 06:17

视频异常检测论文笔记

看几篇中文的学习一下别人的思路基于全局-局部自注意力网络的视频异常检测方法主要贡献：网络结构注意力模块结构：融合自注意力和自编码器的视频异常检测主要贡献：网络结构Transformer模块动态图融合门控自注意力机制的生成对抗网络视频异常检测贡献网络结构门控注意力机制基于全局

何大春·2024-01-21 05:54

AI辅助编程工具—Github Copilot

一、概述Copilot是一种基于Transformer模型的神经网络，具有12B个参数。是GitHub和OpenAPI共同开发的编程辅助工具。

徒步远方999·2024-01-21 05:23

【Backbone】Vim（Vision Mamba）架构学习笔记

【代码复现】《挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现》2引言（1

songyuc·2024-01-21 02:13

GitHub Copilot与OpenAI ChatGPT：核心技术解析与应用场景对比

引言GitHubCopilot与OpenAIChatGPT是Transformer架构在编程和自然语言处理领域中的两项重要应用。

陈大狗Ayer·2024-01-20 20:25

AgentFormer: Agent-Aware Transformers for Socio-Temporal Multi-Agent Forecasting

摘要预测多个智能体的准确未来轨迹对于自治系统至关重要，但由于智能体之间复杂的相互作用以及每个智能体未来行为的不确定性，这是一个挑战。预测多智能体轨迹需要对两个关键维度进行建模:(1)时间维度，我们对过去的智能体状态对未来状态的影响进行建模；(2)社会维度，我们对每个主体的状态如何影响他人进行建模。大多数现有方法分别对这两个维度建模，例如，首先使用时间模型独立地总结每个代理随时间变化的特征，然后用社

学号高并发·2024-01-20 19:46

各类注意力机制Attention——可变形注意力

通道注意力空间注意力时间注意力可变形注意力《Attentionisallyouneed》稀疏Attention残差Attention通道注意力空间注意力时间注意力实际上序列类任务也属于时间注意力，比如transformerdecoder

清风2022·2024-01-20 19:16

[Transformer]Lesion-Aware Transformers for Diabetic Retinopathy Grading

Lesion-AwareTransformersforDiabeticRetinopathyGradingAbstractSectionIIntroductionSectionIIRelatedWorkSectionIIILesion-AwareTransformerNetworkPart1OverviewPart2PixelRelationbasedEncoderPart3LesionFilte

黄小米吖·2024-01-20 19:15

Hardware-Aware Transformers (HAT)——Transformer模型的NAS策略

Paper地址:https://arxiv.org/abs/2005.14187Github:GitHub-mit-han-lab/hardware-aware-transformers:[ACL2020

Law-Yao·2024-01-20 19:15

HAT: Hardware-Aware Transformers for Efficient Natural Language Processing论文解读

paper:HAT:Hardware-AwareTransformersforEfficientNaturalLanguageProcessingcode:https://github.com/mit-han-lab

leo0308·2024-01-20 19:44

Hardware-Aware-Transformers开源项目笔记

文章目录Hardware-Aware-Transformers开源项目笔记开源项目背景知识nas进化算法进化算法代码示例开源项目EvolutionarySearch1生成延迟的数据集2训练延迟预测器3使延时约束运行搜索算法

清风2022·2024-01-20 19:14

ChatGPT vs 文心一言（AI助手全面比较）

1.智能回复ChatGPT：ChatGPT是由OpenAI开发的基于GPT（GenerativePre-trainedTransformer）架构的语言

魔道不误砍柴功·2024-01-20 13:36

手写GPT实现小说生成(一)

做一个小说续写器，即只需要给出一些文本，让模型帮你续写，主要内容包含：模型编写训练适配小说的中文分词器将小说按固定大小拆分生成数据集拆分训练/测试集训练体验小说续写效果同时结合HuggingFace的transformers

愤怒的可乐·2024-01-20 10:55

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