HuggingFace的库支持自动模型（AutoModel）的模型实例化方法，来自动载入并使用GPT、ChatGLM等模型。在方法中的device_map参数，可实现单机多卡推理。_transformer多卡推理...
在本文中，作者引入了MambaVision，这是首个专门为视觉应用设计的Mamba-Transformer混合骨架。作者提出了重新设计Mamba公式的方法，以增强全局上下文表示的学习能力，并进行了混合设计集成模式...
低光照图像增强（LLIE）是计算机视觉（CV）领域的一个重要且具有挑战性的任务。在低光照条件下捕获图像会显著降低其质量，导致细节和对比度的丧失。这种退化不仅会导致主观上不愉快的视觉体验，还会影响许多CV系统的性能。L...
本文对transformers之pipeline的零样本物体检测（zero-shot-object-detection）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...
本文对transformers之pipeline的零样本图片分类（zero-shot-image-classification）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介...
让我们简要回顾一下深度神经网络中BatchNorm的基本概念。这个想法最初是由Ioffe和Szegedy在一篇论文中引入的,作为加速卷积神经网络训练的一种方法。假设zᵃᵢ表示深度神经网络给定层的输入,其中a是从a=...
Transformer是一个经典的编码解码结构，编码器decoder负责编码，解码器encoder负责解码。Transformer是基于seq2seq的架构，提出时被用在机器翻译任务上，后面变种SwinTran...
本文介绍了Transformer模型推理性能优化技术KVCache，通过缓存Self-Attention和Cross-Attention中的键值对，减少重复计算，提升解码速度。在大模型如GPT中，KVCache能有效减少计算量，尤其...
在AI技术的迅猛发展中，注意力机制成为了关键驱动力，赋予机器高效处理复杂信息的能力。本文深入探索注意力机制及其核心应用——Transformer架构，解析其如何通过自注意力机制革新自然语言处理。同时，对比分析GP...
在经过前面3节关于Transformer论文的解读之后，相信你对提出Transformer架构的这篇论文有了一定的了解了，你可以点击下面的链接复习一下前3节的内容。总的来说，这篇论文虽然重要且经典，但很多...