自注意力机制是Transformer模型的核心，它允许模型在编码每个单词时同时关注序列中的其他单词，从而捕捉到单词之间的依赖关系。位置编码的生成使用了正弦和余弦函数的不同频率，以确保编码在不同维度上具有不同的模式...
因模型规模的扩展和需要处理的序列不断变长，transformer逐渐出现计算量激增、计算效率下降等问题,研究者们提出了——，它结合了递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的特点，以提高处理长序列数据时的计算...
本文对transformers之pipeline的总结（summarization）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline使用文中的2行...
TowardsRobustBlindFaceRestorationwithCodebookLookupTransformer(NeurIPS2022)这篇论文试图解决的是盲目面部恢复（blindfacerestoration）问题，这是...
NLP之transformer：transformer-explainer的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略目录相关论文transformer-explainer的简介transformer-expla...
机器学习（MachineLearning,ML）和人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是紧密相关但又有区别的两个概念。（1）AI是一个广泛的领域，旨在实现机器的智能化。（2）机...
Mamba是一种新的状态空间模型架构，在语言建模等信息密集数据上显示出良好的性能，而以前的二次模型在Transformers方面存在不足。Mamba基于结构化状态空间模型的，并使用FlashAttention...
从2017年在《AttentionisAllYouNeed》中首次提出以来，Transformer模型已经成为自然语言处理（NLP）领域的最新技术。在2021年，论文《AnImageisWorth1...
vit的使用，读者可以自己修改超参数用到自己的数据集上面_transformer调用cifar-10...
Transformer是大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)的基础架构Transformers库是HuggingFace开源的可以完成各种语言、音频、视频、多模态任务情感分析文本生成命名...