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...
互信息互信息用于表示两个随机变量相互依赖的程度。随机变量\(X\)和\(Y\)的互信息定义为\[\begin{aligned}I(X,Y)&=\mathrm{KL}[p(\boldsymbol{x},\boldsymbol{y}...
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...
尽管大语言模型现在已经被广泛的应用于各种任务，但是目前对其并没有一个很好的认知。为了弄清楚删除和重组预训练模型不同层的影响，本文设计了一系列的实验。通过实验表明，预训练语言模型中的lower和finallayer...
在这篇博客中，我们将详细探讨Q-Former的工作原理、应用场景，并在必要时通过公式进行解释，帮助你全面理解这一前沿技术。通过本文的介绍，希望你对Q-Former的工作原理、应用场景以及在BLIP2中的具体应用有了更...