transformers bert gpt4 gpt
transformers 系列
Attention 注意力机制【1】-入门篇 注意力机制【2】- CV中的注意力机制 注意力机制【3】-Self Attention 注意力机制【4】-多头注意力机制 注意力机制【5】Scaled Dot-Product Attention 和 mask attention 注意力机制【6】-tra ......
GPT-2（small）架构推理解析
1、有字符串BBCAD 2、为字符串中的每个字母添加index索引以进行排序，A、B、C、D的索引下标分别是0、1、2、3，因此排序的数字结果为01123 3、将01123中的每个数字转换为c个元素的向量（这个过程称为embedding，其中c是一个超参数） 4、将每个字母的索引信息分别嵌入到tok ......
Pandas - apply、agg、transform 函数
apply：行或列的操作。 agg：聚合，可以传递字典，对多个列使用不同的函数。最终结果可能会合并，与原 DataFrame 列长度不保持一致。 transform：转换，也可以对多个列使用不同的函数。但是最终结果与原 DataFrame 列长度保持一致，不会聚合。 ......
Swin Transformer
Swin Transformer 目录Swin Transformer简介VIT的缺陷核心创新总体结构和运作网络细节Patch partitionLinear EmbeddingPatch MergingSwin Block模块W-MSASW-MSAAttention Mask计算成本分析主要优势S ......
VIT Vision Transformer
VIT Vision Transformer 目录VIT Vision TransformerViT模型结构图像划分PatchLinear Projection of Flatted PatchesPatch+Position Embedding分类向量和位置向量EncoderMLP Head（全连 ......
DETR基于Transformer目标检测
DETR基于Transformer目标检测 目录DETR基于Transformer目标检测DETR网络结构和NLP Transformer对比Object QueryFFN为什么DETR不需要NMS优缺点参考资料 DETR首次将Transformer应用到了目标检测任务中。图像会先经过一个传统的CN ......
Gemini VS GPT
Gemini 声称优于 ChatGPT https://medium.com/@gbaptista/gemini-claims-superiority-over-chatgpt-i-tried-to-replicate-their-findings-9751b31394b1 欢迎关注公-众-号【Ta ......
GPT Zero 是什么？
from https://openaigptguide.com/gptzero/ 在人工智能技术飞速发展的今天，人们对于文字内容的准确性和可信度要求越来越高。例如在学术研究领域，防止抄袭和造假是非常重要的。而对于普通用户而言，辨别哪些内容是由人工智能生成的，哪些内容是由人类编写的，也逐渐成为一个亟待 ......
Bert-vits2最终版Bert-vits2-2.3云端训练和推理(Colab免费GPU算力平台)
对于深度学习初学者来说，JupyterNoteBook的脚本运行形式显然更加友好，依托Python语言的跨平台特性，JupyterNoteBook既可以在本地线下环境运行，也可以在线上服务器上运行。GoogleColab作为免费GPU算力平台的执牛耳者，更是让JupyterNoteBook的脚本运行 ......
免费的GPT4.0镜像与GPT账号
4.0账号： 访问至[https://chat1.zhile.io/auth/login] 将fk-igCXpSmZrZ3kcygOe_G1JuSmXFhlVbV-dgiUQg_AwaU粘贴于此即可使用， 这个模型也是4.0如果没有次数了就用这个模型。 4.0镜像： http://163.47.8. ......
【Transformer 基础系列】手推显存占用
https://zhuanlan.zhihu.com/p/648924115 本文试图以最清晰的方式手动推导 Transformers 每一步的参数量到显存、计算量问题。理解底层，才能更好的做训练和优化。可能是目前最全的大模型显存优化方案分析。 本文内容包括（1）模型训练和推理过程中的显存占用（2） ......
GPT-3《Language Models are Few-Shot Learners》解读
GPT-3 和 GPT-2差别 1. 效果上，超出 GPT-2 非常多，能生成人类难以区分的新闻文章；2. 主推 few-shot，相比于 GPT-2 的 zero-shot，具有很强的创新性；3. 模型结构略微变化，采用 sparse attention 模块；4. 海量训练语料 45TB（清洗后 ......
Unity3D 通过transform实现人物移动还是velocity详解
Unity3D是一款非常流行的游戏引擎，它提供了多种方式来实现游戏中的人物移动。其中，最常用的两种方法是通过transform组件和通过velocity属性来实现。 对啦！这里有个游戏开发交流小组里面聚集了一帮热爱学习游戏的零基础小白，也有一些正在从事游戏开发的技术大佬，欢迎你来交流学习。 通过tr ......
使用 GPT4V+AI Agent 做自动 UI 测试的探索
从 Web 诞生之日起，UI 自动化就成了测试的难点，到现在近 30 年，一直没有有效的手段解决Web UI测试的问题，尽管发展了很多的 webdriver 驱动，图片 diff 驱动的工具，但是这些工具的投入产出比一直被质疑，自动化率越多维护成本越高，大部分都做着就放弃了，还有一部分在做与不做间纠... ......
【大语言模型基础】60行Numpy教你实现GPT-原理与代码详解
写在前面 本文主要是对博客 https://jaykmody.com/blog/gpt-from-scratch/ 的精简整理，并加入了自己的理解。 中文翻译：https://jiqihumanr.github.io/2023/04/13/gpt-from-scratch/#circle=on 项目 ......
GPT-2 《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》解读
背景 GPT1采用了pre-train + fine-tuning训练方式，也就是说为了适应不同的训练任务，模型还是需要在特定任务的数据集上微调，仍然存在较多人工干预的成本。GPT-2 想彻底解决这个问题，通过 zero-shot，在迁移到其他任务上的时候不需要额外的标注数据，也不需要额外的模型训练 ......
GPT-1论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》解读
背景 GPT-1 采用了两阶段训练的方式： 1. 第一阶段 pre-training，在海量文本上训练，无需label，根据前k-1个词预测第k个单词是什么，第一阶段的训练让模型拥有了很多的先验知识，模型具有非常强的泛化性 2. 第二阶段在特定任务上fine-tuning，让模型能适应不同的任务，提 ......
BERT模型
BERT模型介绍 BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从名字中可以看出，BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Representation，即：文本的语义表示，然后将文本 ......
AIKit v4.11.0 – WordPress AI 自动编写器、聊天机器人、写作助手和内容重定向器 / OpenAI GPT 插件
AIKit v4.11.0：WordPress的AI革命 一、引言 AIKit v4.11.0是一款为WordPress用户精心设计的强大插件，该插件集成了OpenAI的GPT-3技术，为用户提供了前所未有的AI写作和聊天机器人功能。此版本的推出，将WordPress的功能扩展到了全新的领域，利用人 ......
kettle从入门到精通 第二十六课 再谈 kettle Transformation executor
1、前面文章有学习过Transformation executor ，但后来测试kettle性能的时候遇到了很大的问题，此步骤的处理性能太慢，导致内存溢出等问题。所以再次一起学习下此步骤的用法。 2、 如下图中rds-sametable-同步逻辑处理使用的是Transformation execut ......
transformer 预测 ENSO
第一篇《A self-attention–based neural network for threedimensional multivariate modeling and its skillful ENSO predictions 》 发表在Sci Adv. 张荣华 起名3D-Geoforme ......
Bert-vits2-2.3-Final，Bert-vits2最终版一键整合包(复刻生化危机艾达王)
近日，Bert-vits2发布了最新的版本2.3-final，意为最终版，修复了一些已知的bug，添加基于 WavLM 的 Discriminator（来源于 StyleTTS2），令人意外的是，因情感控制效果不佳，去除了 CLAP情感模型，换成了相对简单的 BERT 融合语义方式。 事实上，经过2 ......
可视化学习：CSS transform与仿射变换
在几年前，我就在一些博客中看到关于CSS中transform的分析，讲到它与线性代数中矩阵的关系，但当时由于使用transform比较少，再加上我毕竟是个数学学渣，对数学有点畏难心理，就有点看不下去，所以只是随便扫了两眼，就没有再继续了解了。现在在学习可视化，又遇到了这个点，又说到这是可视化的基础知... ......
阿里云+智能ai+gpt
1.阿里 百度 腾讯分词 知识库。 阿里云（项目具体的费用预算展示，实际功能核算。） 向量智库 https://developer.aliyun.com/article/1234278?spm=5176.22133730.J_5253785160.2.79c57b5enFPauE 计费 https: ......
transformer总体架构
transformer总体架构 目录transformer总体架构循环神经网络总体架构EncoderDecoder输入输出层模型输入位置编码模型输出自注意力机制关于QKV的理解Q, K, V 及注意力计算多头注意力机制多头注意力机制作用Feed Forward 层参考资料 论文地址：Attentio ......
transformer补充细节
transformer补充细节 目录transformer补充细节注意力机制细节为什么对点积注意力进行缩放多头带来的好处数据流训练时数据流推理时数据流解码器中注意力的不同带掩码的注意力机制位置编码整型数值标记[0,1]范围标记位置二进制标记周期函数标识用sin和cos交替来表示位置训练测试细节参考资 ......
云端开炉,线上训练,Bert-vits2-v2.2云端线上训练和推理实践(基于GoogleColab)
对于笔者这样的穷哥们来讲，GoogleColab就是黑暗中的一道光，就算有训练时长限制，也能凑合用了，要啥自行车？要饭咱也就别嫌饭馊了，本次我们基于GoogleColab在云端训练和推理Bert-vits2-v2.2项目，复刻那黑破坏神角色莉莉丝(lilith)。 ......
Sw-YoloX An anchor-free detector based transformer for sea surface object detection
Sw-YoloX An anchor-free detector based transformer for sea surface object detection 基于Transformer用于海上目标检测的无锚检测器：Sw-YoloX 1)由于不同海洋状态下的活体和漂浮物体数据稀缺且昂贵，我们 ......
Vision Transformer with Super Token Sampling
Vision Transformer with Super Token Sampling * Authors: [[Huaibo Huang]], [[Xiaoqiang Zhou]], [[Jie Cao]], [[Ran He]], [[Tieniu Tan]] Local library 初读 ......
Bottleneck Transformers for Visual Recognition
Bottleneck Transformers for Visual Recognition * Authors: [[Aravind Srinivas]], [[Tsung-Yi Lin]], [[Niki Parmar]], [[Jonathon Shlens]], [[Pieter Abbee ......