Transformer复现

Python库 - transformers

transformers库是由HuggingFace开发的一个非常流行的Python库，用于自然语言处理（NLP）任务。

司南锤·2025-02-19 03:28

【NLP-04】tranformers库保姆级使用教程---以BERT模型为例

安装要安装一个非常轻量级的Transformers库，您可以执行以下步骤：1、打开终端或命令提示符。

云天徽上·2025-02-19 03:28

Python 用pytorch从头写Transformer源码，一行一解释；机器翻译实例代码；Transformer源码解读与实战

1.Transformer简介Transformer模型被提出的主要动机是解决序列处理任务的长距离依赖问题。

医学小达人·2025-02-19 03:24

LLM论文笔记 9: Neural Networks and the Chomsky Hierarchy

Arxiv日期：2022.9.29机构：GoogleDeepMind/Stanford关键词transformer架构原理乔姆斯基体系长度泛化核心结论1.虽然Transformer理论上具有图灵完备性，

Zhouqi_Hua·2025-02-19 02:47

采用分布式部署deepseek

软件依赖：安装必要的库和工具，如PyTorch、Transformers等。特别地，对于分布式训练，还需要安装torch.distributed或者类似的库支持，例如Horo

慧香一格·2025-02-19 02:14

DeepSeek大模型的发展的十问十答

DeepSeek大模型是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的一款基于Transformer架构的大型语言模型，具体介绍如下：1.架构基础Transformer架构：DeepSeek大模型基于

科技互联人生·2025-02-19 00:25

Beyond Scaling Laws: Understanding Transformer Performance with Associative Memory

本文是LLM系列文章，针对《BeyondScalingLaws:UnderstandingTransformerPerformancewithAssociativeMemory》的翻译。

UnknownBody·2025-02-18 23:48

图扑智慧展馆合集 | 打造城市基础设施数字化应用

效果展示图扑运用HT强大的渲染功能，数字孪生各类智慧展览馆，1:1地复现其内部独特的结构造型和建筑特色。通过应用可视化、WebGIS、倾斜摄影、VR、沉浸式交互等多重技术手段，构建数据共享

·2025-02-18 22:32

如何训练LLM“思考”（像o1和DeepSeek-R1一样, 高级推理模型解析

然而，今天，DeepSeek（一个AI研究实验室）成功复现了这种推理行为，并公开了他们方法的完整技术细节。在这篇文章中，我将讨论这一创新背后的关键思想，并描述它们在底层是如何运作的。

果冻人工智能·2025-02-18 22:06

DeepSeek的无限可能：探索前沿AI技术在多领域的应用

第一章技术底座：重构AI核心范式1.1MoE架构的颠覆性创新传统Transformer模型面临参数爆炸与能耗困境，Deep

编码追梦人·2025-02-18 20:10

DeepSeek模型实战：从理论到应用的深度探索

二、DeepSeek模型技术剖析（一）架构基础DeepSeek模型基于Transformer架构构

CodeJourney.·2025-02-18 19:06

Decoder-Only、Encoder-Only、Encoder-Decoder 区别

代表模型：GPT（GenerativePre-trainedTransformer）特点：自回归生成：模型通过

会喘气的粽子丶·2025-02-18 18:44

CVE-2024-34527 D-Link DSL-3782命令注入漏洞复现_dsl-3782_a1_eu_1(1)

一、漏洞描述CVE-2022-34527D-LinkDSL-3782v1.03及以下版本被发现包含通过函数byte_4C0160的命令注入漏洞，根据已知公开在cfg_manger文件的代码sub_474c78函数中，byte_4C0160作为system的参数执行。固件地址：https://media.dlink.eu/support/products/dsl/dsl-3782/driver_so

2401_84009698·2025-02-18 18:39

新书速览|细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现

4技术先进：视觉transformer模型详解，紧跟大模型核心技术。5易于上手：Pytorch详解并使用Pyt

全栈开发圈·2025-02-18 15:44

【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+CSWinTransformer: 交叉窗口注意力Transformer助力YOLOv11有效涨点；

本文给大家带来的改进内容是在YOLOv11中更换主干网络为CSWinTransformer，助力YOLOv11有效涨点，通过创新性地开发了十字形窗口自注意力机制。

算法conv_er·2025-02-18 15:43

《DeepSeek训练算法：开启高效学习的新大门》

一、独特的架构基础DeepSeek以Transformer架构为基石，但并非简单沿用，而是进行了深度创新。Transformer架构的核心是注意力机制，这让模型在处理序列数

·2025-02-18 04:41

DeepSeek推理模型架构以及DeepSeek爆火的原因

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下DeepSeek推理模型架构以及DeepSeek爆火的原因，DeepSeek推理模型凭借其创新的混合专家（MoE）架构和优化的Transformer架构，融合稀疏注意力机制

微学AI·2025-02-18 03:06

计算机视觉如何快速入门?

目录1.明确研究方向2.学习基础知识3.掌握核心算法4.实践项目5.阅读文献6.复现经典论文7.改进与创新总结计算机视觉（ComputerVision）是一个复杂且广泛的领域，尤其是工业异常检测这种特定方向

Frunze软件开发·2025-02-18 00:36

书籍-《掌握Transformer：从BERT到大模型和Stable Diffusion（第二版）》

书籍：MasteringTransformers:TheJourneyfromBERTtoLargeLanguageModelsandStableDiffusion，2ndEdition作者：SavaşYıldırım

·2025-02-18 00:36

transformer概述

Transformer架构的提出，不仅在自然语言处理（NLP）领域掀起了革命，也在多个深度学习任务中获得了广泛应用。

沉墨的夜·2025-02-17 22:13

Python中LLM的稀疏Transformer架构：Longformer与BigBird

文章目录1.Transformer架构的挑战2.稀疏Transformer架构的提出2.1Longformer2.1.1局部注意力2.1.2全局注意力2.1.3实现2.2BigBird2.2.1随机注意力

二进制独立开发·2025-02-17 22:36

【深度学习基础】什么是注意力机制

文章目录一、注意力机制的核心地位：从补充到主导二、技术突破：从Transformer到多模态融合三、跨领域应用：从NLP到通用人工智能四、未来挑战与趋势结语参考链接注意力机制：深度学习的核心革命与未来基石在深度学习的发展历程中

我的青春不太冷·2025-02-17 14:26

＜Attention Is All You Need＞：全网首次提出Transformer模型论文中英文对照学习

论文摘要英文Thedominantsequencetransductionmodelsarebasedoncomplexrecurrentorconvolutionalneuralnetworksthatincludeanencoderandadecoder.Thebestperformingmodelsalsoconnecttheencoderanddecoderthroughanattenti

kingking44·2025-02-17 12:08

基于DeepSeek-R1的高效推理优化实战：从API封装到动态批处理

一、环境准备与模型加载优化1.1硬件感知的模型加载通过device_map自动分配计算资源，避免显存溢出fromtransformersimport

竹木有心·2025-02-17 11:29

第N11周：seq2seq翻译实战-Pytorch复现

文章目录一、前期准备1.搭建语言类2.文本处理函数3.文件读取函数二、Seq2Seq模型1.编码器（encoder）2.解码器（decoder）三、训练1.数据预处理2.训练函数3.评估四、评估与训练1.Loss图2.可视化注意力五、总结本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊一、前期准备from__future__importunicode_literals,print_fu

计算机真好丸·2025-02-17 07:57

第TR5周：Transformer实战：文本分类

文章目录1.准备环境1.1环境安装1.2加载数据2.数据预处理2.1构建词典2.2生成数据批次和迭代器2.3构建数据集3.模型构建3.1定义位置编码函数3.2定义Transformer模型3.3初始化模型

计算机真好丸·2025-02-17 07:56

每周论文精读05-A2J:AnchortoJointRegressionNetwork for 3D ArticulatedPoseEstimation from a SingleDepthImage

上周尝试做了一下代码复现的方向，因为生活

Jason_____Wang·2025-02-17 06:52

LightGBM+NRBO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测 Matlab代码

LightGBM+NRBO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测Matlab代码一、引言1.1、研究背景与意义在现代数据科学领域，多变量回归预测问题一直是一个研究热点。

前程算法屋·2025-02-17 01:09

KTransformers：告别天价显卡！国产框架让单卡24G显存跑DeepSeek-R1 671B大模型：推理速度飙升28倍

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！微信公众号｜搜一搜：蚝油菜花“还在为千亿模型租天价显卡？清华团队用CPU/GPU协同计算，让4090跑起671B参数全量模型！”大家好，我是蚝油菜花。如果你也经历过——看着API调用账单瑟瑟发抖，微调一次模型吃掉半月算力预算️盯着OOM报错抓狂，为了

蚝油菜花·2025-02-17 00:32

轻量级的注意力网络（LANMSFF）模型详解及代码复现

定义与特点在深度学习领域，轻量化网络设计已成为一个重要的研究方向。LANMSFF模型作为一种新型的轻量级网络架构，在保持高性能的同时，显著降低了模型的复杂度。LANMSFF模型的核心特点可以概括为以下几个方面：轻量级设计：通过精心设计的网络结构和参数优化，在保持较高性能的同时，显著降低了模型的复杂度。注意力机制：引入了一种新的注意力机制，能够有效地捕捉图像中的关键特征，提高模型的表达能力。多尺度特

清风AI·2025-02-17 00:02

根据deepseek模型微调训练自动驾驶模型及数据集的思路

Step1:环境准备#安装依赖库pipinstalltorchtransformersdatasetsnumpypandasStep2:数据准备假设数据集格式为JSON，包含输入文本（传感器/场景描述）

ywfwyht·2025-02-16 19:28

预测股票走势的ai模型

1.关键功能✅AI选股（基于财务数据+技术指标）✅股票走势预测（LSTM/Transformer）✅智能筛选高增长潜力股✅可视化分析2.关键技术数据来源：YahooFinance/AlphaVantage

roxxo·2025-02-16 17:10

2025年大模型与Transformer架构：技术前沿与未来趋势报告

在人工智能的宏大版图中，Transformer架构无疑是一颗璀璨的明星。它的出现，彻底改变了自然语言处理、计算机视觉等诸多领域的发展轨迹。

和老莫一起学AI·2025-02-16 12:37

深度解析DeepSeek大模型的技术架构与创新点

一、基础架构概览DeepSeek的核心架构建立在Transformer的基础上，但进行了多项创新优化。我第一次接触DeepSeek时，就被它在模型结构上的精巧设计所吸引。1.

·2025-02-16 11:43

deepseek+python,离线api，持续对话

功能：通过start开启新对话，stop结束对话，exit退出程序，并且可持续对话代码fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,BitsAndBytesConfigimporttorch

守着黎明看日出·2025-02-16 05:43

java.lang.IllegalArgumentException: No view found for id 崩溃总结

出现崩溃项目在发布前测试测出一个偶现崩溃，起初因为无法复现，就直接带bug上线了，灰度后有少量的上报，评估后不影响放量，决定直接放开全量。

GordonH1991·2025-02-16 04:58

清华大学KVCache.AI团队联合趋境科技联合的KTransformers开源项目为什么那么厉害

KTransformers是一个由清华大学KVAV.AI团队开发的开源项目，旨在优化大语言模型（LLM）的推理性能，特别是在有限显存资源下运行大型模型。

魔王阿卡纳兹·2025-02-16 03:52

Transformer

1.TransformerTransformer是一种新的、基于attention机制来实现的特征提取器，可用于代替CNN和RNN来提取序列的特征。

AI专题精讲·2025-02-15 18:18

Transformer以及BERT阅读参考博文

Transformer以及BERT阅读参考博文Transformer学习：已有博主的讲解特别好了：李沐：Transformer论文逐段精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili知乎：Transformer

mumukehao·2025-02-15 17:41

ZCC6507: A Superior Isolated Power Solution Outperforming SN6507

engineersareconstantlyseekingmoreefficient,flexible,andcost-effectivesolutions.TheZCC6507,ahigh-performancepush-pulltransformerdriver

zhichengwei·2025-02-15 17:10

23. AI-大语言模型

文章目录前言一、LLM1.简介2.工作原理和结构3.应用场景4.最新研究进展5.比较二、Transformer架构1.简介2.基本原理和结构3.应用场景4.最新进展三、开源1.开源概念2.开源模式3.模型权重四

真上帝的左手·2025-02-15 12:34

目标检测代码示例（基于Python和OpenCV）

随着技术的发展，目标检测算法不断演进，从传统的基于手工特征的方法到现代的深度学习方法，再到基于Transformer的架构，目标检测技术已经取得了显著的进步。

matlab_python22·2025-02-15 05:08

用java实现word（docx）转换为pdf格式文档（简单版）

导入依赖com.documents4jdocuments4j-local1.0.3com.documents4jdocuments4j-transformer-msoffice-word1.0.3代码/

xiaoxiaobaozhu·2025-02-15 04:52

Bengio新作Aaren：探索Transformer性能与RNN效率的融合

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2405.13956一、摘要总结：本文提出了一种新的注意力机制，名为Aaren，它将注意力视为一种特殊的递归神经网络（RNN），能够高效地计算其多对一RNN输出。Aaren不仅能够并行训练，而且能够在推理时高效地更新新令牌，仅需要常数内存。实验表明，Aaren在四个流行的序列问题设置（强化学习、事件预测、时间序列分类和时间序列预测）的38个数据

AI记忆·2025-02-15 03:17

发文新思路！双通道CNN的惊人突破，准确率接近100%！

沃恩智慧·2025-02-15 03:45

CSRF+Self XSS

目录前言CSRF漏洞检测复现环境1.构造xss(反射型)poc2.构造csrfpoc3.使用CSRFTester工具生成CSRFpoc3.1打开工具3.2设置浏览器代理3.3用户登录3.4抓取和伪造请求

会伏地的向日葵·2025-02-14 21:32

海思Hi3516CV610 -----芯片说明

关键特性●4K@20，6M@30分辨率●双目实时接入，支撑枪球一体机等双目机型●1T算力NPU，Transformer特性加速，大模型端侧部署●SVAC3.0编码标准，压缩率提升20%●智能编码2.0，

菩提树下的凡夫·2025-02-14 21:25

论文代码阅读及部分复现：Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2106.11959.pdf项目地址：GitHub-yandex-research/rtdl-revisiting-models:(NeurIPS2021)RevisitingDeepLearningModelsforTabularData相关数据：https://www.dropbox.com/s/o53umyg6mn3zhxy/2024年2

thorn_r·2025-02-14 19:44

502 Bad Gateway产生的原因以及8种详细的解决方法

文章目录1.复现错误2.分析错误2.1502系列错误代码2.25XX系列错误代码3.产生502错误的原因4.解决502错误的方法5.补充说明6.参考文档1.复现错误今天打开某网站时，却报出如下的错误信息

互联网全栈开发实战·2025-02-14 14:09

DML操作报列不存在？

问题复现本次测试基于GreatSQL8.0.321

·2025-02-14 13:17

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