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 ...

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...

通过SASRec算法进行基于Transformer的商品推荐

案例简介 (1)方法概述: 本教程包含如下内容: 从原始的数据文件中加载数据,进行训练集和测试集的切分,并对测试集进行负采样。 对数据分batch, 利用用户历史点击记录进行模型训练 结果展示 (2)宏观流程图 2.准备工作 (1) 对应库的安装(以下是运行环境) tqdm==4.51.0 numpy==1.19.2 torch==1.7.0 (2) 其他环境 python=3.8 数据集:https://downlo...

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...

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...

Transformers】第 5 章 :文本生成

这些知识。这些任务不是提前选择的,而是自然发生在用于训练十亿参数语言模型的庞大语料库中。 图 5-1。在预训练期间,语言模型暴露于可以在推理过程中调整的任务序列(由 Tom B. Brown 提供) Transformer 生成逼真文本的能力催生了各种各样的应用,例如 InferKit、Write With Transformer、AI Dungeon ,以及像Google 的 Meena这样甚至可以讲老生常谈的对话代...

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...

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。 ...

【DETR源码解析】三、Transformer模块

目录 前言一、Transformer整体结构二、TransformerEncoder2.1、TransformerEncoderLayer 三、TransformerDecoder3.1、TransformerDecoderLayer Reference 前言 最近在看DETR的源码,断断续续看了一星期左右,把主要的模型代码理清了。一直在考虑以什么样的形式写一写DETR的源码解析。考虑的一种形式是像之前写的YOLOv...
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