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机器学习–Transformer 1
Transformer 是一个基于自注意力的序列到序列模型,与基于循环神经网络的序列到序列模型不同,其可以能够并行计算。 一、序列到序列模型 序列到序列模型输入…… -
ChatGPT预训练的奥秘:大规模数据、Transformer架构与自回归学习【文末送书-31】
文章目录 ChatGPT原理与架构 ChatGPT的预训练 ChatGPT的迁移学习 ChatGPT的中间件编程 ChatGPT原理与架构:大模型的预训练、迁移和中间件编程【文末送…… -
【论文笔记】Mamba:挑战Transformer地位的新架构
Mamba Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces Mamba Mamba 摘要 背景 存在的问题 本文的做法 实验结果 文章内容 Tr…… -
Quantitative Analysis: PIM Chip Demands for LLAMA-7B inference
1 Architecture 如果将LLAMA-7B模型参数量化为4bit,则存储模型参数需要3.3GB。那么,至少PIM chip 的存储至少要4GB。 AiM单个bank为32MB,单个die 512MB,…… -
MAMBA介绍:一种新的可能超过Transformer的AI架构
有人说,“理解了人类的语言,就理解了世界”。一直以来,人工智能领域的学者和工程师们都试图让机器学习人类的语言和说话方式,但进展始终不大。因为人类的语…… -
Transformer的PyTorch实现之若干问题探讨(一)
《Transformer的PyTorch实现》这篇博文以一个机器翻译任务非常优雅简介的阐述了Transformer结构。在阅读时存在一些小困惑,此处权当一个记录。 1.自定义数据…… -
RNN 和 Transformer 复杂度比较
这里假设BatchSize为 1,就是单样本的情况。 原始 RNN 块: (1)单步计算 H,包含两个矩阵向量乘法,和一个激活,复杂度HidSize² (2)一共有SeqLen步,所以…… -
深度学习今年来经典模型优缺点总结,包括卷积、循环卷积、Transformer、LSTM、GANs等
文章目录 1、卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN) 1.1 优点 1.2 缺点 1.3 应用场景 1.4 网络图 2、循环神经网络(Recurrent Neural Ne…… -
LangChain+LLM实战—BERT和注意力机制中的QKV
BERT主要的创新之处 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer架构的预训练语言模型,由Google在2018年提出。…… -
深度学习11:Transformer
目录 什么是 Transformer? Encoder Decoder Attention Self-Attention Context-Attention 什么是 Transformer(微软研究院笨笨) RNN和Transformer区别 Univ……