深入解析Transformer原理
在自然语言处理（NLP）领域，Transformer架构的出现无疑是一个里程碑式的进展。从Google的BERT到OpenAI的GPT系列，Transformer已经成为许多前沿AI模型的核心。今天，我们就来深入探讨Transformer的原理，帮助你更好地理解这一强大工具的内部机制。 一、Transformer的背景 在Transformer之前，循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）是处理序列数据的主流...
【人工智能】Transformers之Pipeline（十八）：文本生成（text-generation）
2.3.3 pipeline返回参数 2.4 pipeline实战 2.5 模型排名 三、总结 一、引言 pipeline（管道）是huggingface transformers库中一种极简方式使用大模型推理的抽象，将所有大模型分为音频（Audio）、计算机视觉（Computer vision）、自然语言处理（NLP）、多模态（Multimodal）等4大类，28小类任务（...
大语言模型系列-Transformer：深入探索与未来展望
Transformer模型自其问世以来，便迅速在自然语言处理领域崭露头角，并在多个任务中取得了显著成果。然而，这仅仅是个开始，Transformer模型的潜力和应用远不止于此。接下来，我们将进一步深入探讨Transformer模型的内部机制、优势、挑战以及未来的发展方向。 一、Transformer模型的内部机制 Transformer模型的核心在于其独特的自注意力（Self-Atte...
【人工智能】Transformers之Pipeline（六）：图像分类（image-classification）
ipeline对象实例化参数 2.4.2 pipeline对象使用参数 2.4 pipeline实战 2.5 模型排名 三、总结 一、引言 pipeline（管道）是huggingface transformers库中一种极简方式使用大模型推理的抽象，将所有大模型分为音频（Audio）、计算机视觉（Computer vision）、自然语言处理（NLP）、多模态（Multimodal）等4大类，28小类任务（...
【人工智能】Transformers之Pipeline（十二）：零样本物体检测（zero-shot-object-detection）
pipeline对象实例化参数 2.4.2 pipeline对象使用参数 2.4 pipeline实战 2.5 模型排名 三、总结 一、引言 pipeline（管道）是huggingface transformers库中一种极简方式使用大模型推理的抽象，将所有大模型分为音频（Audio）、计算机视觉（Computer vision）、自然语言处理（NLP）、多模态（Multimodal）等4大类，28小类任务（...
DALL-E 2: 重新定义图像生成的人工智能｜深度学习｜图像生成｜Transformer｜创意设计｜艺术创作｜图像优化｜数据偏见｜计算资源｜精度｜跨领域融合
目录 1. DALL-E 2 的技术原理 1.1 深度学习与Transformer架构 1.2 文本编码与图像生成 2. DALL-E 2 的应用场景 2.1 创意设计与广告行业 2.2 教育与科研 2.3 艺术创作 3. DALL-E 2 的实际操作 3.1 简单示例 3.2 图像优化与微调 4. DALL-E 2 的挑战与未来展望 4.1 数据偏见 4.2 计算资源 4.3 法律与道德问题 5. DALL-E 2 ...
BitNet——用单个比特进行推理的大语言模型，性能媲美全精度Transformer
Net 在收敛性方面具有优势，而 FP16 类型的普通变换器即使在学习率相同的情况下，也会在学习开始时出现发散。这表明 BitNet 的学习效率高且稳定性强。 实验结果 计算效率 表 1 显示了普通 Transformer 和 BitNet 在能量方面的计算效率比较。结果表明，无论模型大小如何，BitNet 的效率都远远高于普通 Transformer。 考虑损失的比例规则 图 2 显示了 BitNet 和普通变压器的...
AGI 之 【Hugging Face】 的【Transformer】的 [ 解码器 ] / [ 认识 Transformer ]的简单整理
AGI 之 【Hugging Face】 的【Transformer】的 [ 解码器 ] / [ 认识 Transformer ]的简单整理 目录 AGI 之 【Hugging Face】 的【Transformer】的 [ 解码器 ] / [ 认识 Transformer ]的简单整理 一、简单介绍 二、Transformer 三、解码器 四、认识Transformer 1、Transformer的生命树 2、编码器...
Transformer动画讲解 - 工作原理
Transformer模型在多模态数据处理中扮演着重要角色，其能够高效、准确地处理包含不同类型（如图像、文本、音频、视频等）的多模态数据。 Transformer工作原理四部曲：Embedding（向量化）、Attention（注意力机制）、MLPs（多层感知机）和Unembedding（模型输出）。 阶段一：Embedding（向量化） “Embedding”在字面上的翻译是“嵌入”，但在机器学习和自然语言处理的上...
大模型Transformer讲解
文章目录 1. Transformer 原理1.1 注意力机制 (Attention Mechanism)1.2 多头注意力 (Multi-Head Attention) 2. Transformer 设计2.1 编码器 (Encoder)2.2 解码器 (Decoder) 3. Transformer 应用3.1 自然语言处理 (NLP)3.2 计算机视觉 (Computer Vision) 4. Transfor...