crossformer cross-scale transformer attention

使用 AutoGPTQ 和 transformers 让大语言模型更轻量化

大语言模型在理解和生成人类水平的文字方面所展现出的非凡能力,正在许多领域带来应用上的革新。然而,在消费级硬件上训练和部署大语言模型的需求也变得越来越难以满足。 🤗 Hugging Face 的核心使命是 _让优秀的机器学习普惠化_ ,而这正包括了尽可能地让所有人都能够使用上大模型。本着 [与 bi ......
transformers AutoGPTQ 模型 语言

Attention

``` #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #i ......
Attention

transformer模型首次体验代码

首先是安装python,更新pip源到清华源。安装transformer pip install transformer 安装jupyter lab,也简单一行 pip install jupyterlab 现在不想用anaconda了,因为国内没有源了,国外的又慢。直接用pip吧。 然后开始体验之 ......
transformer 模型 代码

使用 Transformers 优化文本转语音模型 Bark

🤗 Transformers 提供了许多最新最先进 (state-of-the-art, SoTA) 的模型,这些模型横跨多个领域及任务。为了使这些模型能以最佳性能运行,我们需要优化其推理速度及内存使用。 🤗 Hugging Face 生态系统为满足上述需求提供了现成且易于使用的优化工具,这些工 ......
Transformers 语音 模型 文本 Bark

Transformer计算公式

## LLM inference workflow **Generative Inference**. A typical LLM generative inference task consists of two stages: i) the prefill stage which takes a ......
Transformer 公式

bert,Bidirectional Encoder Representation from Transformers

BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是Google2018年提出的预训练模型,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上 ......

transformer

masked mutil-head attetion mask 表示掩码,它对某些值进行掩盖,使其在参数更新时不产生效果。Transformer 模型里面涉及两种 mask,分别是 padding mask 和 sequence mask。其中,padding mask 在所有的 scaled do ......
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Transformer历史揭秘及Transformer-DETR

Transformer历史揭秘及Transformer-DETR 揭秘创始八子:聚是一团火,散是满天星 Transformer创始八子深度揭秘:陈旧的身躯留不住年轻的心。 谁曾想过,引发人工智能革命的突破竟源自一个改进机器翻译的想法? 智东西8月21日消息,据英国《金融时报》报道,被称为“ChatG ......
Transformer Transformer-DETR 历史 DETR

transformer模型的历史

Transformer 模型在深度学习领域,尤其是自然语言处理(NLP)中,起到了革命性的作用。以下是其发展历程的简要概述: 1. **背景**: - 在 Transformer 出现之前,循环神经网络(RNN)及其更先进的版本,如长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)是处理序列任务的主 ......
transformer 模型 历史

transformer小白入门

transformer库是huggingface发布的1个框架,非常好用,很多外行看起来高大上的问题,用它都可以轻松解决,先来看1个小例子: 一、情感分析 from transformers import pipeline classifier = pipeline('sentiment-analy ......
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论文解读(CTDA)《Contrastive transformer based domain adaptation for multi-source cross-domain sentiment classification》

Note:[ wechat:Y466551 | 可加勿骚扰,付费咨询 ] 论文信息 论文标题:Contrastive transformer based domain adaptation for multi-source cross-domain sentiment classification论 ......

Transformers包使用记录

Transformers是著名的深度学习预训练模型集成库,包含NLP模型最多,CV等其他领域也有,支持预训练模型的快速使用和魔改,并且模型可以快速在不同的深度学习框架间(Pytorch/Tensorflow/Jax)无缝转移。以下记录基于HuggingFace官网教程:https://github. ......
Transformers

聊聊Transformer和GPT模型

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 ......
Transformer 模型 GPT

[机器学习]对transformer使用padding mask

注:本文是对GPT4的回答的整理校正补充。 在处理序列数据时,由于不同的序列可能具有不同的长度,我们经常需要对较短的序列进行填充(padding)以使它们具有相同的长度。但是,在模型的计算过程中,这些填充值是没有实际意义的,因此我们需要一种方法来确保模型在其计算中忽略这些填充值。这就是padding ......
transformer 机器 padding mask

解码Transformer:自注意力机制与编解码器机制详述与代码实现

> 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 ......

torchvision中的transforms

torchvision是图像处理库,计算机视觉工具包。 在pycharm中使用镜像下载包时在命令行输入(以cv2为例): #使用国内镜像下载pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple transforms ......
torchvision transforms

Windows11安装python模块transformers报错Long Path处理

Windows11安装python模块transformers报错,报错信息如下 ``` ERROR: Could not install packages due to an OSError: [Errno 2] No such file or directory: 'C:\\Users\\274 ......
transformers 模块 Windows python Long

【已解决】module 'torchaudio.transforms' has no attribute 'ToTensor'

1.报错,这两种情况 module 'torchaudio.transforms' has no attribute 'ToTensor' module 'torchvision' has no attribute 'transforms' 2.修改方式: 将导库的方式从 【import torch ......
39 torchaudio transforms attribute ToTensor

[论文速览] Handwriting Transformers

## Pre title: Handwriting Transformers accepted: ICCV 2021 paper: https://arxiv.org/abs/2104.03964 code: https://github.com/ankanbhunia/Handwriting-Tr ......
Transformers Handwriting 论文

transform和大模型训练相关

1.数据流程 注:解码的过程会多一个Attention,先加掩码来避免解码获取当前word后的词 数据的计算流程:embeding——》multi head attention——》Add&Norm——》FNN——》Add&Norm——》Linear——》softmax FNN和多头Attentio ......
transform 模型

[论文阅读] Neural Transformation Fields for Arbitrary-Styled Font Generation

## Pre title: Neural Transformation Fields for Arbitrary-Styled Font Generation accepted: CVPR 2023 paper: https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2 ......

SIAMHAN:IPv6 Address Correlation Attacks on TLS E ncrypted Trafic via Siamese Heterogeneous Graph Attention Network解读

1. Address 论文来自于USENIX Security Symposium 2021 2. Paper summary 与ipv4地址采用nat掩盖不同,ipv6地址更加容易关联到用户活动上,从而泄露隐私。但现在已经有解决隐私担忧的方法被部署,导致现有的方法不再可靠。这篇文章发现尽管在有防护 ......

transformer/tensorflow报错:ValueError: tensorflow.__spec__ is None , free(): invalid pointer

# transformer/tensorflow报错:ValueError: tensorflow.__spec__ is None , free(): invalid pointer 由于tensorflow版本(tf1)和transformer版本不匹配产生。 解决办法: ``` 1.升级ten ......

基于 Habana Gaudi 的 Transformers 入门

几周前,我们很高兴地 [宣布](https://huggingface.co/blog/zh/habana) [Habana Labs](https://habana.ai) 和 [Hugging Face](https://huggingface.co/) 将开展加速 transformer 模型 ......
Transformers Habana Gaudi

《Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling》论文学习

一、Introduction 先前的研究工作表明,Transformer可以对处于高维分布的语义概念进行大规模建模抽象,比较典型地体现如: 基于自然语言的零样本泛化(zero-shot generalization) 分布外图像生成(out-of-distribution image generat ......

Transform操作——移动旋转缩放

Transform操作——移动旋转缩放 1.移动 transform.Translate(Vector3.left * (mouse_x * 15f) * Time.deltaTime); cube.transform.position = cube.transform.position + new ......
Transform

Attention机制竟有bug?Softmax是罪魁祸首,影响所有Transformer

前言 「大模型开发者,你们错了。」 本文转载自机器之心 仅用于学术分享,若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线! ......

Meta-Transformer 多模态学习的统一框架

Meta-Transformer是一个用于多模态学习的新框架,用来处理和关联来自多种模态的信息,如自然语言、图像、点云、音频、视频、时间序列和表格数据,虽然各种数据之间存在固有的差距,但是Meta-Transformer利用冻结编码器从共享标记空间的输入数据中提取高级语义特征,不需要配对的多模态训练 ......

Meta-Transformer:1个框架理解12种模态引发的质变与涌现(已开源)

前言 近日,香港中文大学多媒体实验室(CUHK MMLab)联合上海人工智能实验室的OpenGVLAB研究团队提出一个统一多模态学习框架 Meta-Transformer,实现骨干网络的大一统,具有一个模态共享编码器,并且无需配对数据,即可理解 12 种模态信息, 并提供了多模态无边界融合的新范式。 ......

Bidirectional Encoder Representations from Transformers

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是由Google在2018年提出的自然语言处理(NLP)模型。它是一个基于Transformer架构的预训练模型,通过无监督学习从大量的文本数据中学习通用的语言表示,从而能够更好... ......