transformer论文阅读第106页

【NLP】使用BERT构建一个情绪分析模型

一、说明在本教程中，我们将深入挖掘BERT，一个著名的基于“transformer”的模型，并提供一个动手示例来微调用于情绪分析的基本BERT模型。本文提供了有关给定主题的信息摘要。

无水先生·2023-07-19 09:07

深入浅出对话系统——基于预训练语言模型的对话管理

先导知识数据集CamRest676MultiWOZ都是用的自回归语言模型causalGPT-2、TransformerDecoder一个概念：delexicalization通过相应的占位符替换特定的槽值占位符作为特定的

愤怒的可乐·2023-07-19 05:13

[论文阅读] Explicit Visual Prompting for Low-Level Structure Segmentations

[论文地址][代码][CVPR23]Abstract我们考虑了检测图像中低层次结构的通用问题，其中包括分割被操纵的部分，识别失焦像素，分离阴影区域，以及检测隐藏的物体。每个问题通常都有一个特定领域的解决方案，我们表明，一个统一的方法在所有这些问题上都表现良好。我们从NLP中广泛使用的预训练和提示调整协议中得到启发，并提出了一个新的视觉提示模型，即显式视觉提示（EVP）。与以往的视觉提示不同的是，我

xiongxyowo·2023-07-19 04:24

【论文阅读】一些多轮对话文章的体会 ACL 2023

前言本文是对昨天看到的ACL2023三篇多轮对话文章的分享这三个工作都是根据一些额外属性控制输出的工作，且评估的方面比较相似，可以借鉴方法这几篇文章都不是做general任务的，倾向于通过一些额外信息，来做specific任务【1】提出应该在instance-level上而不是task-level上生成attributeprompt(i.e.user’spersona/dialogueintent

长命百岁️·2023-07-19 01:20

IntelliJ IDEA 的chatGPT插件 Bito

2、chatGPT介绍ChatGPT（GenerativePre-trainedTransformer）是一种基于深度学习技术的自然语言处理模型，由OpenAI于2018年发布

旧城以西0806·2023-07-19 00:24

ChatGPT 有什么新奇的使用方式？

它是建立在GPT（GenerativePre-trainedTransformer）架构的基础上的，采用了深度学习技术。

SiKi学院·2023-07-18 20:05

阅读笔记-TransReID Transformer-based Object Re-Identification

来源：阿里巴巴和浙大时间：arXiv:2102.04378v1title这篇文章在ViT的基础上提出了一种仅利用Transformer结构实现的ReID方法，并获得了较好的实验性能。

熙熙江湖·2023-07-18 20:18

ImportError: cannot import name ‘FLAX_WEIGHTS_NAME‘ from ‘transformers.utils‘ (/root/miniconda3/envs

transformers版本原因，升级到4.28就不会报错了pipinstalltransformers==4.28.1

walterkd·2023-07-18 17:47

transformer Position Embedding

这是最近一段很棒的Youtube视频，它深入介绍了位置嵌入，并带有精美的动画：Transformer神经网络视觉指南-（第1部分）位置嵌入让我们尝试理解计算位置嵌入的公式的“sin”部分：这里“pos”

子燕若水·2023-07-18 17:45

吴恩达的2022年终盘点：视觉Transformer、生成式AI、大模型闪耀全年！

在过去的一年，生成式AI迎来爆发式增长，由人工智能生成的图片在社交平台疯狂传播，引发大量争议的同时也推动了投资；视觉Transformer(ViT)的工作也出现爆炸性增长，在过去一年中，研究人员共计发表超过

Amusi（CVer）·2023-07-18 17:26

生成式预训练Transformer的演化预测（GPT-4 -＞ GPT-5）

生成式预训练Transformer的演化预测（GPT-4&5）GPT-4是一种颠覆性的自然语言处理模型，可以进行连贯而又引人入胜的对话（无论什么主题都行，虽然有时是一本正经的胡说八道）。

ReganYue·2023-07-18 17:24

GPT模型训练实践（1）-基础概念

GPT是GenerativePre-trainedTransformers的缩写，一种先进的深度学习模型，旨在生成类人文本。

云上笛暮·2023-07-18 17:41

详解GPT技术发展脉络

文章目录前言关于本篇的分享内容大语言模型大模型语言模型百花齐放TransformerAuto-RegressiveResnetLayer-NormMaskScaledDot-ProductAttentionMulti-HeadAttenionSelf-AttentionPositionalEncoding

逆流°只是风景-bjhxcc·2023-07-18 14:18

【论文阅读】OUTRAGEOUSLY LARGE NEURAL NETWORKS: THE SPARSELY-GATED MIXTURE-OF-EXPERTS LAYER

一、背景神经网络的吸收信息的容量（capacity）受限于参数数目。条件计算（conditionalcomputation）针对于每个样本，激活网络的部分子网络进行计算，它在理论上已证明，可以作为一种显著增加模型容量的方法。所以本文引入了稀疏门控专家混合层（Sparsely-GatedMixture-of-ExpertsLayer），包括数以千计的前馈子网络。对于每一个样本，有一个可训练的门控网络

CC‘s World·2023-07-18 12:51

图解Vit 3：Vision Transformer——ViT模型全流程拆解

文章目录LayerNormalizationClassificationTokenPositionembeedding先把上一篇中的遗留问题解释清楚：上图中，代码中的all_head_dim就是有多少head。把他们拼接起来。Encoder在Multi-HeadSelf-Attention之后，维度一直是BND`，一直没有变。LayerNormalization不论是BN(BatchNormali

大叔爱学习.·2023-07-18 12:00

DBnet

一论文阅读论文地址https://arxiv.org/pdf/1911.08947.pdf，官方代码https://github.com/MhLiao/DB，下述参考代码https://github.com

qq_41131535·2023-07-18 12:14

【原创】实现GPT中Transformer模型之框架概念

作者：黑夜路人时间：2023年7月GPT是什么意思GPT的全称是GenerativePre-trainedTransformer（生成型预训练变换模型），它是基于大量语料数据上训练，以生成类似于人类自然语言的文本

黑夜路人·2023-07-18 11:58

GPT与人类：人工智能是否能够真正复制人类语言？

然而，人工智能的语言处理能力相对还比较薄弱，尽管在近年来的深度学习模型中，如GenerativePre-trainedTransformer(GPT)，已经取得了一定的进展。接下来，本文将探讨GPT

卑微阿文·2023-07-18 11:56

论文阅读--用MRF-YOLO检测野外未开封小棉铃数

Title:SmallunopenedcottonbollcountingbydetectionwithMRF-YOLOinthewildAbstract:Accuratedetectionandcountingofunopenedcottonbollsattheearlystageofcottonmaturationisaneffectivewaytodevelopcroploadmanagem

追忆苔上雪·2023-07-18 11:51

(2023.07.05-2023.07.15)论文阅读简单记录和汇总

(2023.07.05-2023.07.15)论文阅读简单记录和汇总2023/07/05：端午回家还没玩几天就被老板召唤回学校了，采购的事情真是太麻烦了，一堆的差错。

倘若我问心无愧呢丶·2023-07-18 11:51

PhaseNet论文阅读总结

PhaseNet论文阅读总结PhaseNet:adeep-neural-network-basedseismicarrival-timepickingmethod背景地震监测和定位是地震学的基础地震目录的质量主要取决于到达时间测量的数量和精度相位拾取一般都是网络分析员来执行但是地震仪越来越多

MoonpieXia·2023-07-18 11:51

跨模态检索论文阅读：(ViLT)Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision

ViLT:Vision-and-LanguageTransformerWithoutConvolutionorRegionSupervisionViLT：无卷积或区域监督的视觉语言Transformer

若年封尘·2023-07-18 11:21

清华、IDEA、港中文联合发表的 DQ-DETR: Dual Query Detection Transformer for Phrase Extraction and Grounding论文阅读笔记

清华、IDEA、港中文联合发表的DQ-DETR:DualQueryDetectionTransformerforPhraseExtractionandGrounding论文阅读笔记一、Abstract二

乄洛尘·2023-07-18 11:50

自监督语义分割面模型——Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners(MAE)论文阅读

1、摘要Thispapershowsthatmaskedautoencoders(MAE)arescalableself-supervisedlearnersforcomputervision.OurMAEapproachissimple:wemaskrandompatchesoftheinputimageandreconstructthemissingpixels.Itisbasedontwoc

qq_41627642·2023-07-18 11:10

论文阅读：（CVPR 2021）Multi-Stage Progressive Image Restoration

论文阅读：（CVPR2021）Multi-StageProgressiveImageRestorationPaper：https://arxiv.org/abs/2102.02808Code：https

倘若我问心无愧呢丶·2023-07-18 11:39

CCF-CSP真题《202305-2 矩阵运算》思路+python，c++满分题解

想查看其他题的真题及题解的同学可以前往查看：CCF-CSP真题附题解大全试题编号：202305-2试题名称：矩阵运算时间限制：5.0s内存限制：512.0MB问题描述：题目背景Softmax(Q×KTd)×V是Transformer

Hulake_·2023-07-18 08:14

【原创】实现ChatGPT中Transformer模型之Encoder-Decoder

作者：黑夜路人时间：2023年7月TransformerBlock（通用块）实现看以上整个链路图，其实我们可以很清晰看到这心其实在Encoder环节里面主要是有几个大环节，每一层主要的核心作用如下：Multi-headedselfAttention

黑夜路人·2023-07-18 08:52

【原创】实现ChatGPT中Transformer模型之输入处理

作者：黑夜路人时间：2023年7月InputsProcess（输入处理层）实现我们看整个绿色框的整个位置，就是InputsProcess（输入处理层）。在输入处理层，其实非常容易理解，主要就是把输入的每个内容（文字）变成能够跟Encoder交互的，深度学习能够理解识别的东西。里面主要是两个步骤，一个是对输入字符串进行切分（Tokenize）成为一个个token，另外一个步骤是把token放到一个高

黑夜路人·2023-07-18 08:22

【LangChain】数据连接(Data connection)

LangChain为您提供了通过以下方式加载、转换、存储和查询数据的构建块：Documentloaders：从许多不同来源加载文档Documenttransformers：拆分文档、将文档转换为问答格式

山鬼谣me·2023-07-18 07:47

GLM 130B和chatGLM2-6B模型结构

可以根据任务的不同设置mask，文本理解设置单词级别mask，文本生成色湖之句子级别的gmask，glm130B中设置的师70%句子级别gmask，30%词级别mask，二、模型架构LayerNorm不同于bert采用transformer

dream_home8407·2023-07-18 06:51

GPT-1,GPT-2,GPT-3 InstructGPT论文学习笔记

ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training》GPT-1网络结构无监督,使用12层transforerdecoder结构,每一层维度是768,12个注意力headstokenembedding矩阵,经过transformerdecoder

dream_home8407·2023-07-18 06:19

论文阅读笔记20.05-第三周：ResNet的多种变种

Reading20.05Week3ResidualAttentionNetworkforImageClassificationRes2Net:ANewMulti-scaleBackboneArchitectureResNeSt:Split-AttentionNetworksResidualAttentionNetworkforImageClassification这是一种将Attention和深层

volga_chen·2023-07-18 06:14

将注意力机制引入ResNet，视觉领域涨点技巧来了！附使用方法

加州大学伯克利分校和谷歌的科研团队共同提出了一个概念上非常简单，但是功能很强大的骨架网络，该网络将自注意力机制纳入了各种计算机视觉任务，包括图像分类、目标检测和实例分割，指标都有了很大的提升，该网络叫做BoTNet（BottleneckTransformer

Chris-2021·2023-07-18 06:42

Chat GPT是什么，初学者怎么使用Chat GPT，需要注意些什么

ChatGPT使用ChatGPT需要注意什么一些简单的prompt示例ChatGPT是什么ChatGPT是由OpenAI开发的一种大型语言模型，它基于GPT（GenerativePre-trainedTransformer

傻啦嘿哟·2023-07-18 03:46

IF-ConvTransformer:基于IMU传感器的人体行为识别深度网络框架

目前，深度学习已经在基于惯性测量单元（IMU）的人体行为识别任务中得到了广泛探索。新近方法通常使用由卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）组成的混合模型进行多传感器融合与上下文信息关联，进而实现行为识别。然而，这些模型通常对不同传感器的物理特性与RNN的“遗忘缺陷”欠缺考虑，导致识别性能不足。为此，来自中山大学的张晔博士后提出了一种面向人体行为识别的深度网络框架IF-ConvTransfo

惯师科技·2023-07-18 02:03

大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍

大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍1.大语言模型的预训练1.LLM预训练的基本概念预训练属于迁移学习的范畴。

汀、人工智能·2023-07-18 00:20

Transformer vs dilated convolutions

transformer和“dilatedtemporalconvolutions”都是一些用于处理序列数据的神经网络结构，它们可以应用于一些需要考虑时序信息的任务，如动作分割、3D人体姿态估计等。

子燕若水·2023-07-17 21:44

【NLP】国外新动态--LLM模型

未来的文章将探讨LLM的实际方面，例如如何使用OpenAI的公共API，HuggingFaceTransformersPython库，如何微调LLM，以及如何从头开始构建LLM。二、什么是LLM？

无水先生·2023-07-17 20:57

论文阅读Towards the Detection of Inconsistencies in Public Security Vulnerability Reports

实验室师兄的安全顶会论文YingDong,WenboGuo,YueqiChen,XinyuXing,YuqingZhang,GangWang:TowardstheDetectionofInconsistenciesinPublicSecurityVulnerabilityReports.USENIXSecuritySymposium2019:869-885总的来说，这是首次针对公开漏洞信息一致性的

渊龙SEC_梅苑·2023-07-17 19:07

Bert笔记

前言虽然早就知道Transformer、BERT、paddlepaddle，也知道它们很好用，但觉得很复杂就一直拖着没去尝试，在看完了ACL2018和NER相关的论文后（项目地址），我终于决定尝试新模型了

全村希望gone·2023-07-17 18:36

图解Vit 2：Vision Transformer——视觉问题中的注意力机制

文章目录PatchEmbedding回顾Seq2Seq中的attentionTransformer中的attentionPatchEmbedding回顾上节回顾Seq2Seq中的attention在Transformer

大叔爱学习.·2023-07-17 17:57

Transformer 代码详细解析

Transformer代码详细解析文章目录Transformer代码详细解析一、Transformer背景介绍1.1Transformer的诞生1.2Transformer的优势1.3Transformer

迷路爸爸180·2023-07-17 16:19

CodeGeex论文阅读

《CodeGeeX:APre-TrainedModelforCodeGenerationwithMultilingualEvaluationsonHumanEval-X》论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.17568.pdf代码地址：https://github.com/THUDM/CodeGe一、简介CodeGeeX，是一个具有130亿个参数的多语言模型，用于代码生成

Icarus_·2023-07-17 15:10

推荐系统论文阅读（三十五)-亚马逊：多样性互补商品的召回算法

转载于until2022论文：论文题目：《P-Companion:APrincipledFrameworkforDiversifiedComplementaryProductRecommendation》地址：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3340531.3412732前面一篇文章里面我已经提到了商品的可替代性和互补性这两个关系，亚马逊这篇文章着重介绍了如何

仓鼠的大瓜子·2023-07-17 14:18

NLP论文

1.BERT(bidirectionalencoderrepresentationsfromtransformer)是谷歌公司发明的，基于自注意力机制的nlp模型。

LANWENBING·2023-07-17 14:53

ChatGLM2-6B中引入ptuning报错：AttributeError: ‘ChatGLMModel‘ object has no attribute ‘prefix_encoder‘

ptuning-v1/main.py",line411,inmain()File"/home/ai/gm/ChatGLM2-6B/ptuning-v1/main.py",line131,inmainmodel.transformer.prefix_encoder.float

stay_foolish12·2023-07-17 13:23

ChatGLM-6B 微调之后模型加载并且问问题代码

importosimportplatformimportsignalfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModel#model_dir=""print('loadtokenizer

Jonathan Star·2023-07-17 13:18

Huggingface transformers 镜像使用，本地使用，tokenizer参数介绍

目录from_pretrained()参数清华源还支持huggingfacehub自动下载使用方法Robertapretraintokenizer关于填充（padding）和截断（truncation）的所有信息对于预训练好的模型参数，我们需要从网上下下来。from_pretrained()站在巨人的肩膀上，我们得多用用from_pretrained()这个函数。参数1.pretrained_mo

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-07-17 13:07

国内HuggingFace，预训练模型镜像使用

HuggingFaceTransformers是自然语言处理领域的重要开源项目，提供了基于通用架构（如BERT，GPT-2，RoBERTa）的数千个预训练模型，并提供了PyTorch和TensorFlow

javastart·2023-07-17 13:35

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