文章目录介绍小结介绍在开始训练GPT之前，我们先比较一下BERT和GPT这两种基于Transformer的预训练模型结构，找出它们的异同。

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省流版1核心数据处理将视频数据整合成一个一个的Patch，方便统一训练数据，利用扩散Transformer架构2功能效果除了可以实现基础的文生视频外，实际上还有非常惊艳的视频延展，视频编辑，视频连接等多种功能

Turningvisualdataintopatches：将视觉数据转换为补丁3、Videocompressionnetwork：视频压缩网络4、SpacetimeLatentPatches：时空潜在补丁5、Scalingtransformersforvideogeneration

前言真没想到，距离视频生成上一轮的集中爆发(详见《视频生成发展史：从Gen2、EmuVideo到PixelDance、SVD、Pika1.0、W.A.L.T》)才过去三个月，没想OpenAI一出手，该领域又直接变天了自打2.16日OpenAI发布sora以来，不但把同时段Google发布的GemmiPro1.5干没了声音，而且网上各个渠道，大量新闻媒体、自媒体(含公号、微博、博客、视频)做了大量的

GPT：2018年，OpenAl发布了这款基于Transformer架构的预训练语言模型，其参数数量为1.17亿(117M)。

-Transformer体系：由Google提出的Transformer模型及其变体，如BERT、GPT等。

来自：纸鱼AI目前Github上的大部分实现均针对于单个样本的beamsearch，而本文主要介绍了针对单个样本和批量样本的beamsearch实现。本文代码可以点击“查看原文”找到BeamSearch的原理设输入序列为，输出序列为，我们需要建模如下概率分布：（公式向右滑动）在执行解码时，我们有几种选词方案，第一种则是穷举所有可能序列，这种成本过大无法承受。如果每一步都选择概率最大的词，这种解码方

目录a.注意力机制和自注意力机制的区别b.引入自注意力机制的原因c.计算公式d.代码实现二、Multi-HeadAttention1.Multi-HeadAttention的计算2.位置编码三、Transformer

1.背景：Transformer是2017年的一篇论文《AttentionisAllYouNeed》提出的一种模型架构，这篇论文里只针对机器翻译这一种场景做了实验，并且由于encoder端是并行计算的，

一、transformer介绍众所周知，transformer模型（如GPT-3、LLaMa和ChatGPT）已经彻底改变了人工智能领域。

主动学习和基于Transformer的机器学习模型的结合为有效地训练深度学习模型提供了强有力的工具。通过利用主动学习，数据科学家能够减少训练模型所需的标记数据的数量，同时仍然达到高精度。

AdaptableandInterpretableNeuralMemoryoverSymbolicKnowledge论文作者：GoogleResearch论文地址：https://arxiv.org/abs/2007.00849收录会议：NAACL202101介绍大规模语言模型，如BERT、Transformer

基于深度学习的文本分类学习目标了解Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示学会Bert的使用，具体包括pretrain和finetune文本表示方法Part4Transformer

文本生成模型OpenAI的文本生成模型(也叫做生成预训练的转换器(Generativepre-trainedtransformers)或大语言模型)已经被训练成可以理解自然语言、代码和图片的模型。

新建MicrosoftPowerPoint演示文稿(2).jpg1.前言在了解了Transformer之后，这个模型是否可用呢？

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RoBERTa（RobustlyoptimizedBERTapproach）是由FacebookAI提出的一种基于Transformer架构的预训练语言模型。

©作者|小欣Abstract.这篇文章提出了一个有效的多尺度视觉Transformer，称为ResT,可以作为图像分类的主干网络，大多Transformer模型使用标准的Transformerblock

线性偏差注意力ALiBi核心问题：如何使Transformer模型在推理时有效处理长于训练时序列的输入，同时提高训练效率并减少资源需求？具体问题：当前位置编码方法不支持高效的序列长度外推。

在Transformer模型中，位置编码通过为输入序列中的每个位置分配一个固定的向量来实现。这些向量会与输入序列中的词向量相加，以融合位置信息。位置编码的设计目的是使模型

对大模型基本原理和架构的理解大型语言模型如GPT（GenerativePre-trainedTransformer）系列是基于自注意力机制的深度学习模型，主要用于处理和生成人类语言。

FFN块计算公式在Transformer模型中，FFN（Feed-ForwardNetwork）块通常指的是在编码器（Encoder）和解码器（Decoder）中的一个全连接前馈网络子结构。

COMET:CommonsenseTransformersforAutomaticKnowledgeGraphConstruction

主流的开源模型体系GPT（GenerativePre-trainedTransformer）系列：由OpenAI发布的一系列基于Transformer架构的语言模型，包括GPT、GPT-2、GPT-3等

RoBERTa（RobustlyoptimizedBERTapproach）是由FacebookAI提出的一种基于Transformer架构的预训练语言模型。

Transformer实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传点我下载源码DETR算法解读DETR源码解读1（项目配置/CocoDetection

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https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/flan-t5

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GPT是一种人工智能技术，全称为"GenerativePre-trainedTransformer"，即生成式预训练转换器。

本课程主要介绍NLP相关，包括RNN、LSTM、Attention、Transformer、BERT等模型，以及情感识别、文本生成、机器翻译等应用ShusenWang的个人空间-ShusenWang个人主页

下面列举一些主要参数：--entry-fileRN入口文件的路径,绝对路径或相对路径--platform[string]ios或andorid--transformer[string]Specifyacustomtransformertobeused

这篇文章将介绍Transformer架构以及GPT-4和Llama等大型语言模型（LLM）中使用的自注意力机制。自注意力等相关机

论文网址：[2307.10181]Community-AwareTransformerforAutismPredictioninfMRIConnectome(arxiv.org)论文代码：GitHub-ubc-tea

既有大量无标签数据又有下游任务的监督数据，L2只有大量无标签数据，整个流程可分为一下四步：在L1无标签的数据集上，训练一个单语的bert，任务为masked语言模型（MLM）和下一句话预测（NSP）冻结第1步训练好的bert中的transformer

你能解释一下Transformer架构及其在大型语言模型中的作用吗？

本文基于HuggingFace的2.6.0版本的Transformers包进行解析，不同版本间略有差异，但无伤大雅。

终结篇了书接前文：小周带你读论文-2之"草履虫都能看懂的Transformer老活儿新整"Attentionisallyouneed(3)(qq.com)本章把Trasfomer剩的一点网络讲完上节课我们讲完了

importosimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderfromtqdmimporttqdmdefread_data(file_path,num=None):withopen(file_path,"r",encoding="utf-8")asf:all_data=f.read().split(

目录前言commons-collections（CC）构造利用链第一步InvokerTransformer第二步ChainedTransformer第三步ConstantTransformer第四步服务端生成

AnnotationInvocationHandler类完整exp：前言在看这篇文章前，可以看下我的上一篇文章，了解下cc链1的核心与环境配置Java安全CC链1分析前面我们已经讲过了CC链1的核心ChainedTransformer

ChatGPT是由OpenAI开发的一种基于人工智能的聊天机器人，它基于强大的语言处理模型GPT（GenerativePre-trainedTransformer）构建。

Java反序列化invoker/JMXInvokerServlet修复:使用Winzip打开jar文件，在org/apache/commons/collections/functors/InvokerTransformer.class