最近同门在处理srilm，问我大规模怎么弄，真惭愧好久没用了这是以前写的#inputfile切成小文件放到outputfiledir目录下，文件名的前缀outputfie_prefixsplit -l 100 inputfile outputfiledir /outputfie_prefix#进入outputfiedir文件cd outfiledir#生成文件列表，file-listfind .
【引】如果希望从文献途径了解一个新的领域，该领域的相关survey 论文可能是一个较好的切入点，对于日新月异的AI领域尤
深度学习中在计算机视觉任务和自然语言处理任务中将预训练的模型作为新模型的起点是一种常用的方法，通常这些预训练的模型在开发神经网络的时候已经消耗了巨大的时间资源和计算资源，迁移学习可以将已习得的强大技能迁移到相关的的问题上。什么是迁移学习？迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习方法，是把一个领域（源领域）的知识，迁移到另外一个领域（目标领域），使得目标领域能够取得更好的学习效果
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2024-05-12 15:23:30
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一、Transformer的优势（相比于LSTM和GRU）：1、Transformer能够利用分布式GPU进行并行训练，提升模型训练效率。 2、在分析预测更长的文本时，捕捉间隔较长的语义关联效果更好。二、Transformer模型的作用：基于seq2seq架构的transformer模型可以完成NLP领域研究的典型任务，如机器翻译、文本生成等，同时又可以构建预训练语言模型，用于不同任务的迁移学习。
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2024-01-17 13:36:09
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参考：【NLP】Transformer模型原理详解 - 知乎 从RNN到“只要注意力”——Transformer模型 - 知乎 Attention机制提出后，加入atten
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2024-01-21 20:24:30
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Attention 机制由 Bengio 团队于 2014 年提出，并广泛应用在深度学习的各个领域。而 Google 提出的用于生成词向量的 Bert 在 NLP 的 11 项任务中取得了效果的大幅提升，Bert 正是基于双向 Transformer。Transformer 是第一个完全依赖于 Self-Attention 来计算其输入和输出表示的模型，而不使用序列对齐的 RNN 或 CNN。更
# CLIP与Transformer架构的实现
在深度学习领域，CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）是一种强大的模型，它结合了视觉和文本的特征。许多人都好奇，CLIP是否使用了Transformer架构。本文将带你一步步了解CLIP是如何实现的，特别是与Transformer架构的关系。为了让你更好地理解，我们将通过步骤表格、代码实现以及图示来
查漏补缺之Transformer1. 为什么使用Transformer对序列进行建模？主要从两个维度进行比较上下文语义建模能力（包括方向和长度）Transformer > RNN > CNN，Transformer不仅可以关注双向的上下文信息，而且关注的序列长度也较长（在任意两个token之间的建模路径长度为1）然后相较于RNN，Transformer可以做并行计算，具有极大的速度优势
本文探讨了小型语言模型(SLM)在构建可扩展AI智能体中的关键作用。随着AI从单一任务模型向多功能智能体转变，大规模部署面临成本、延迟和可控性等挑战。SLM通过其70亿-130亿参数量在性能与成本间取得平衡，成为解决方案。 智能体工作流包含推理规划、工具使用和反思修正三个阶段，传统依赖大型通用模型面临高成本、高延迟等局限。文章提出"模型即微服务"架构，由调度器和专家SLM协同工作，实现成本效益、低延迟和专业精准。 NVIDIA NeMo框架支持SLM全流程构建，包括数据准备、监督微调和强
Django框架简介MVC框架和MTV框架（了解即可）MVC，全名是Model View Controller，是软件工程中的一种软件架构模式，把软件系统分为三个基本部分：模型(Model)、视图(View)和控制器(Controller)，具有耦合性低、重用性高、生命周期成本低等优点。 想要更详细的了解MVC模式? >> 点我Django框架的设计模式
文章目录前言模型架构Encoder和DecoderEncoderDecoderAttentionFFNEmbeddings和Positional EncodingEmbeddingsPositional Encoding总结 前言今天来看一下Transformer模型，由Google团队提出，论文名为《Attention Is All You Need》。论文地址。 正如标题所说的，注意力是你所
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2024-07-29 20:27:14
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知识表示——Transformer模型解读(一)1 、transformer模型概述1.1 Transformer模型基本结构Transformer模型是由Attention all you need这样一篇文章所提出的。Transformer模型延续了Encoder-Decoder模型的结构。整体的Transformer模型结构如下图所示： 我们可以大致的将这个模型分为左侧的编码器结构和右侧的解
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2024-01-12 07:41:20
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联邦语言模型是一个利用了两种人工智能趋势的想法：小型语言模型 (SLM) 和大型语言模型 (LLM) 能力的提升。译自Federated Language Models: SLMs at the Edge + Cloud LLMs，作者 Janakiram MSV。生成式 AI 领域出现了两个重大发展：可以在设备上运行的小型语言模型(SLM) 的兴起；以及大型语言模型 (LLM) 在上下文长度、工
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2024-07-13 15:09:12
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Transformer的基本结构 Transformer模型结构 与seq2seq模型类似，Transformer是一种编码器-解码器结构的模型Transformer的过程——编码器(Encoder) Encoder步骤1 对于encoder，第一步是将所有的输入词语进行Embedding，然后将其与维度相同的位置向量组合(相加) En
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2024-05-29 07:34:19
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文章目录一、简介二、注意力机制2.1 NLP中的注意力2.2 自注意力2.2.1 点积（Dot-Product）2.2.2 具体计算过程：2.3 多头注意力三、位置编码（Positional Encoding）四、残差和前馈(Feed Forward)4.1 为什么残差[3]4.2 前馈五、训练-模型的参数在哪里六、参考文献 一、简介基于假设：一个词在句子中的意思，与上下文（语境）有关。与哪些词
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2024-07-29 16:04:08
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transformer模型 R语言是一种利用深度学习技术进行自然语言处理的模型。研究者和开发者通常需要在R语言环境下运行和定制这些模型。以下是处理“transformer模型 R语言”的全过程，涵盖从环境配置到进阶指南的方方面面。
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mindmap
root
R语言环境配置
R和相关包安装
- transformer
-
Transformer模型技术长文可高效处理长文本的模型Longformer、和堪称“升级版”Transformer的BigBird模型，到底有什么区别？ Transformer的其他各种变体（X-former）到底都长什么样、又有哪些新应用？由于Transformer模型的发展速度日新月异，一天一个样，哪怕是隔段时间回来研究，模型可能也已经多了不少。Transf
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2024-08-27 16:05:21
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嵌入式中的编程语言随着社会的飞速发展，IT技术已经进入高速发展阶段，互联网正在逐步向物联网科技时代。发展。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮，可以说嵌入式开发技术在物联网领域应用最为广泛。所常见的编程语言有汇编语言、C语言 、SQL语言 、C++语言、 Java语言 、C#语言 、Shell等语
transformer模型的工作原理和语言模型BERT1，概述《Attention Is All You Need》是一篇Google提出的将Attention思想发挥到极致的论文。这篇论文中提出一个全新的模型，叫 Transformer，抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN。目前大热的Bert就是基于Transformer构建的，这个模型广泛应用于NLP领域，例如机器翻译，问答
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2024-02-02 11:17:24
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在探讨“Transformer架构是huggingface提出的吗”这个问题时，我们需要运用一些基础的背景知识、技术原理以及结构分析，来逐步揭开这个问题的真相。接下来，让我们从这些方面入手，一同解析并理解Transformer架构的发展及其与Hugging Face的关系。
### 背景描述
Transformer架构是由Google在2017年的论文《Attention is All You
