Transformers】第 10 章 :从零开始训练 Transformer

例如: 收集和处理非常大的数据集 为我们的数据集创建自定义标记器 在多个 GPU 上大规模训练模型 为了有效地训练具有数十亿参数的大型模型,我们需要特殊的分布式训练工具。尽管Trainerfrom  Transformers 支持分布式训练,但我们将借此机会展示一个名为 Accelerate 的强大 PyTorch 库。我们最终会接触到当今使用的一些最大的 NLP 模型——但首先,我们需要找到一个足够大的数据集。 大型...

Transformer中的MASK理解

Transformer中的MASK理解 Padding MaskedSelf-Attention Masked 上一篇文章我们介绍了对Transformer中FeedForward层的理解,今天我们来介绍一下对MASK的理解 老规矩,还是先放一张Transformer的图片 Transformer结构主要分为两大部分,一是Encoder层结构,另一个则是Decoder层结构,而所谓的MASK在Encoder和De...

Utilizing Transformer Representations Efficiently

utLast Hidden State OutputHidden States Output More...References Introduction 在用预训练模型微调时,我们比较习惯于直接用 Transformer 最后一层的输出经过 FC / Bi-LSTM… 后输出最终结果。但实际上,Transformer 的每个层都捕捉的是不同粒度的语言信息 (i.e. with surface features in ...

transformer代码pytorch版本,来源于哔哩哔哩的网课学习笔记

transformer代码 哔哩哔哩很多课程,但是资源很难领取,代码和PPT不好找到 学习的过程中对照网课视频敲了代码,分享给大家使用 只包含代码主体,测试部分放到下方 顺便请教一个问题:视频中 mask = Variable(torch.zeros(8,4,4))。输出是(2,4,512) 我这边的代码会报错。 mask = Variable(torch.zeros(2,4,4))的时候是没问题的,当然此时的输入是...

Transformer的Encoder为什么使用Lay Normalization而不是BatchNormalization?

Lay Normalization: LN Batch Normalization: BN 一、为什么要进行Normalize呢? 在神经网络进行训练之前,都需要对于输入数据进行Normalize归一化,目的有二: 能够加快训练的速度。提高训练的稳定性。 先看图,LN是在同一个样本中不同神经元之间进行归一化,而BN是在同一个batch中不同样本之间的同一位置的神经元之间进行归一化。 BN是对于相同的维度进行归一化,但...

Swin Transformer代码实现部分细节重点

swin transformer 1.patch-merging部分 代码:【amazing】 x0 = x[:, 0::2, 0::2, :] # [B, H/2, W/2, C] 对应图片所有 1 的位置 x1 = x[:, 1::2, 0::2, :] # [B, H/2, W/2, C] 对应图片所有 3 的位置 x2 = x[:, 0::2, 1::2, :] # [B, H/2, W/2, C] 对应图片...

Talk | 微软亚洲研究院宋恺涛&南大余博涛:面向文本/音乐序列任务的Transformer注意力机制设计

Talk·信息 ▼ 主题:面向文本/音乐序列任务的Transformer注意力机制设计 嘉宾:微软亚洲研究院研究员 宋恺涛 南京大学硕士研究生 余博涛 时间:北京时间 11月22日 (周二) 20:00 地点:TechBeat人工智能社区 http://www.techbeat.net/  点击下方链接,即可观看视频 TechBeatTechBeat是荟聚全球华人AI精英的成长社区,每周上新来自顶尖大厂、明星创业公司...

第三代英特尔 至强 可扩展处理器(Ice Lake)和英特尔 深度学习加速助力阿里巴巴 Transformer 模型性能提升

了英特尔® 低精度优化工具(英特尔® LPOT),助力客户在基于英特尔® 至强® 可扩展处理器的平台上快速开发和部署 AI INT8 模型。我们在第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器上优化了阿里巴巴 Transformer 模型,并证明了 FP32 和 INT8 推理的性能相较于上一代处理器分别提升了 1.36 倍和 1.42 倍。 技术概览 Transformer 是阿里巴巴端到端AI机器学习平台(PAI)使用的关键...

Transformer8

太火了都说到第8了~~  其实有点重复了 作为之前补充把 该怎么把预训练Transformer范式用到强化学习里?DeepMind提出「算法蒸馏」:可探索的预训练强化学习Transformer sformer模型可以将prompt作为条件或上下文学习(in-context learning)适应不同的下游任务。 大型预训练Transformer模型的泛化能力已经在多个领域得到验证,如文本补全、语言理解、图像生成等等。 ...

多目标追踪——【Transformer】Global Transformer Tracking

tions所示的每个目标的切块实际上就是目标检测器输出的目标边界框对应的特征。(要是这个时候输出的边界框与实际目标有偏移,会影响到后面目标匹配)第二步:目标追踪模块——Global Tracking Transformer。 该模块输入是前一步的检出的所有目标+Trajectory Queries,输出是在目标上的轨迹归类结果。 以往的工作中,常常将Query这部分看作一个可学习的部分,在训练的时候训练其参数,在推理中...
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