BERT：来自 Transformers 的双向编码器表示 – 释放深度上下文化词嵌入的力量
BERT是Transformers 双向编码器表示的缩写，是 2018 年推出的改变游戏规则的 NLP 模型之一。BERT 的情感分类、文本摘要和问答功能使其看起来像是一站式 NLP 模型。尽管更新和更大的语言模型已经出现，但 BERT 仍然具有相关性，并且值得学习它的架构、方法和功能。 这篇综合文章深入探讨了 BERT 及其对自然语言处理和理解的重大影响。我们将介绍使其在 NLP 社区中脱颖而出的基本概念、运行机制...
破解密码 LLM（代码LLM如何从 RNN 发展到 Transformer）
一、说明 近年来，随着 Transformer 的引入，语言模型发生了显着的演变，它彻底改变了我们执行日常任务的方式，例如编写电子邮件、创建文档、搜索网络甚至编码方式。随着研究人员在代码智能任务中应用大型语言模型，神经代码智能的新领域已经出现。该领域旨在通过解决代码摘要、生成和翻译等任务来提高编程效率并最大限度地减少软件行业中的人为错误。 随着 Code Llama 的最新版本（Met...
第86步 时间序列建模实战：Transformer回归建模
基于WIN10的64位系统演示 一、写在前面 这一期，我们介绍Transformer回归。 同样，这里使用这个数据： 《PLoS One》2015年一篇题目为《Comparison of Two Hybrid Models for Forecasting the Incidence of Hemorrhagic Fever with Renal Syndrome in Jiangsu Province, China》文...
（StackOverflow）使用Huggingface Transformers从磁盘加载预训练模型
这是在Stack Overflow上的一个问答，链接如下： Load a pre-trained model from disk with Huggingface Transformers - Stack Overflowhttps://stackoverflow.com/questions/64001128/load-a-pre-trained-model-from-disk-with-huggingface-tra...
HuggingFace Transformers教程（1）--使用AutoClass加载预训练实例
知识的搬运工又来啦 ☆*: .｡. o(≧▽≦)o .｡.:*☆ 【传送门==>原文链接:】https://huggingface.co/docs/transformers/autoclass_tutorial 🚗🚓🚕🛺🚙🛻🚌🚐🚎🚑🚒🚚🚛🚜🚘🚔🚖🚍🚗🚓🚕🛺🚙🛻🚌🚐🚎🚑🚒🚚 由于存在许多不同的Transformer架构，因此为您的检查点（checkpoint）创建一个可能很具有挑战性。作为🤗Transformers核...
用 Pytorch 自己构建一个Transformer
一、说明 用pytorch自己构建一个transformer并不是难事，本篇使用pytorch随机生成五千个32位数的词向量做为源语言词表，再生成五千个32位数的词向量做为目标语言词表，让它们模拟翻译过程，transformer全部用pytorch实现，具备一定实战意义。 二、论文和概要 在本教程中，我们将使用 PyTorch 从头开始构建一个基本的转换器模型。Vaswani等人在论文...
Transformer在小目标检测上的应用
Transformer在小目标检测上的应用 目录 1 小目标检测介绍 2 引入transformer 3 用于小目标检测的Transformer 4 基于Transformer的端到端目标检测算法 4.1 DETR（ECCV2020） 4.2 Pix2seq（谷歌Hinton） 4.3 稀疏注意力Deformable DETR（ICLR 2021） 1 小目标检测介绍 小目标检测(Small Obje...
chatgpt技术总结（包括transformer，注意力机制，迁移学习，Ray，TensorFlow，Pytorch）
，也正因如此，旧有技术的可用性，让各大厂嗅到了快速发展的商机，纷纷跑步入场。 首先我们要了解chatgpt是一种自然语言处理模型，也可以理解为文本生成模型。在框架上chatgpt采用了transformer框架，这种框架又被称作变形金刚，因为相对于CNN只能处理空间信息，像图像处理，目标检测等。RNN只能处理时序信息，像语音处理，文本生成等，transformer对空间信息和时序信息皆可处理，而且在时序...
【HuggingFace】Transformers（V4.34.0 稳定）支持的模型
Transformer 4.43.40 版本是自然语言处理领域的一个重要工具包，为开发者提供了丰富的预训练模型资源，可以用于各种文本处理任务。在这个版本中，Transformer 支持了众多模型，每个模型都具有不同的优势和适用领域。下面是一个 Transformer 4.43.40 版本所支持的所有模型的目录，让您能够更好地了解这一工具包的功能和用途。 🚗🚓🚕🛺🚙🛻🚌🚐🚎🚑🚒🚚🚗🚓🚕🛺🚙🛻🚌🚐🚎🚑🚒🚚 A...
VisionTransformer（ViT）详细架构图
这是原版的架构图，少了很多东西。 这是我根据源码总结出来的详细版 有几点需要说明的，看架构图能看懂就不用看注释了。 （1）输入图片必须是 224x224x3 的，如果不是就把它缩放到这个尺寸。 （2）Tranformer要的是嵌入向量的序列，大概是SeqLen, HidSize形状的二维数组，然后图像是H, W, C的三维数组，想把它塞进去必须经过一步转换，这是嵌入模块做的事情。 简单来讲就是切成大小为16*16*3...