有关Transforms使用的简介
在学习Transformer这个模型前对seq2seq架构有个了解时很有必要的 先上图 输入和输出 首先理解模型时第一眼应该理解输入和输出最开始我就非常纠结 有一个Inputs，一个Outputs(shift right)和一个Output Probabilities，首先需要借助这三个输入/输出来
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 抱个拳，送个礼 在现代自然语言处理（NLP）领域，Transformer 模型的出现带来了革命性的变化。它极大地提升了语言模型的性能和效率，而自注意力机制是其中的核心组件。 今个儿我们将
Transformer注意力架构原理 输入层 embedding词嵌入向量 将文本中词汇的数字表示转变为向量表示，在这样的高维空间捕捉词汇间的关系 语义相近的词语对应的向量位置也更相近 每个词先通过词典转换成tokenId，在把tokenId转化为一个512纬的向量 位置编码 将每个词的位置向量（通
简要概述 我们推出了 Transformers 智能体 2.0！ ⇒ 在现有智能体类型的基础上，我们新增了两种能够 根据历史观察解决复杂任务的智能体。 ⇒ 我们致力于让代码 清晰、模块化，并确保最终提示和工具等通用属性透明化。 ⇒ 我们加入了 分享功能，以促进社区智能体的发展。 ⇒
介绍 我们很高兴分享“万事通”(Jack of All Trades，简称 JAT) 项目，该项目旨在朝着通用智能体的方向发展。该项目最初是作为对 Gato (Reed 等，2022 年) 工作的公开复现启动的，Gato 提出训练一种能够执行视觉与语言以及决策任务的 Transformer。于是我们
Transformer和BERT可谓是LLM的基础模型，彻底搞懂极其必要。Transformer最初设想是作为文本翻译模型使用的，而BERT模型构建使用了Transformer的部分组件，如果理解了Transformer，则能很轻松地理解BERT。 一.Transformer模型架构 1.编码器 （
论文提出了经典的Vision Transormer模型Swin Transformer，能够构建层级特征提高任务准确率，而且其计算复杂度经过各种加速设计，能够与输入图片大小成线性关系。从实验结果来看，Swin Transormer在各视觉任务上都有很不错的准确率，而且性能也很高 来源：晓飞的算法工程
Sentence Transformers 是一个 Python 库，用于使用和训练各种应用的嵌入模型，例如检索增强生成 (RAG)、语义搜索、语义文本相似度、释义挖掘 (paraphrase mining) 等等。其 3.0 版本的更新是该工程自创建以来最大的一次，引入了一种新的训练方法。在这篇博
为了AIGC的学习，我做了一个基于Transformer Models模型完成GPT2的学生AIGC学习训练模型，指在训练模型中学习编程AI。 在编程之前需要准备一些文件： 首先，先win+R打开运行框，输入：PowerShell后 输入： pip install -U huggingface_hu
> 本文全面探讨了Transformer及其衍生模型，深入分析了自注意力机制、编码器和解码器结构，并列举了其编码实现加深理解，最后列出基于Transformer的各类模型如BERT、GPT等。文章旨在深入解释Transformer的工作原理，并展示其在人工智能领域的广泛影响。 > 作者 TechLe
本文基于《生成式人工智能》一书阅读摘要。感兴趣的可以去看看原文。 可以说，Transformer已经成为深度学习和深度神经网络技术进步的最亮眼成果之一。Transformer能够催生出像ChatGPT这样的最新人工智能应用成果。 ## 序列到序列(seq2seq) Transformer能实现的核心
https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca/wiki/%E4%BD%BF%E7%94%A8Transformers%E6%8E%A8%E7%90%86 Pages 32 中文文档 模型合并与转换 在线模型合并与转换（Colab） 手动模型合并与转换 模
TRL（Transformer Reinforcement Learning）是一个使用强化学习来训练Transformer语言模型和Stable Diffusion模型的Python类库工具集，听上去很抽象，但如果说主要是做SFT（Supervised Fine-tuning）、RM（Reward
论文将Multiscale Vision Transformers (MViTv2) 作为图像和视频分类以及对象检测的统一架构进行研究，结合分解的相对位置编码和残差池化连接提出了MViT的改进版本 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: MViTv2: Improved Multiscale Vi
1. RNN（Recurrent Neural Network） 时间轴 1986年，RNN 模型首次由 David Rumelhart 等人提出，旨在处理序列数据。 关键技术 循环结构 序列处理 长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU） 核心原理 RNN 通过循环结构让网络记住以前的输入
CvT将Transformer与CNN在图像识别任务中的优势相结合，从CNN中借鉴了多阶段的层级结构设计，同时引入了Convolutional Token Embedding和Convolutional Projection操作增强局部建模能力，在保持计算效率的同时实现了卓越的性能。此外，由于卷积的
论文主要处理Vision Transformer中的性能问题，采用推理速度不同的级联模型进行速度优化，搭配层级间的特征复用和自注意力关系复用来提升准确率。从实验结果来看，性能提升不错 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Not All Images are Worth 16x16 Words:
本文中使用 \(\cap\) 表示按位与，用 \(\cup\) 表示按位或 Part 1. 与/或 卷积 First. 问题引入 给定长度为 \(2^n\) 的数列 \(A,B\)，求 \(C_i = \sum_{j \cup k = i} A_j \times B_k\) 显然有 \(O(4^n)
## 概述 参见：[聊聊HuggingFace](https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/p/17640835.html) ## 项目组件 一个完整的transformer模型主要包含三部分：Config、Tokenizer、Model。 ### Config
