在本文中，将探讨了transformer高效训练方法，从存储效率、硬件算法协同设计和计算效率三个角度进行了阐述。在计算效率方面，介绍加速优化器、初始化、稀疏训练、过参数化、大批次训练和增量训练等优化策略，以及token掩码和重要性抽样等数据选择方法。在内存效率方面，介绍并行化、量化训练、再物化、卸载和参数效率微调等策略。在硬件算法协同设计方面，介绍稀疏矩阵乘法、低精度硬件感知和高效注意
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2024-03-29 13:13:08
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提示：文本生成是nlp的重要领域，而可控文本生成的出现对于NLP研究具有重大意义。边学边总结不断更新，先把大框架搞好。 文章目录前言一、可控文本生成任务通过关键字生成可控文本通过知识图谱生成可控文本通过键值对生成可控文本通过标题生成可控文本基于文本增强的文本生成二、文本生成模型与挑战1.模型预训练模型(Pretrained Models)2.挑战三、文本生成的小子类 评论生成四、可控文本生成实现的
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2024-05-22 16:01:14
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1. 模型原理Transformer是一种基于全连接神经网络的编码器-解码器（encoder-decoder）架构实现，它由输入模块、编码器模块、解码器模型和输出模型四部分组成。其结构如下图所示： 图1 Transformer模型 关于Transformer的基础知识介绍，网上已有许多公开的资料。读者可自行查阅学习。本文默认大家已具备Transformer相关的基础知识，文本将讨论其中值得注意的四
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2024-03-23 13:02:14
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一、背景在做生成式的文本生成时候，有基于encoder-decoder结构的方案（如bart，t5之类）；有基于unilm式的通过mask，使得仅使用encoder就可以做生成式，下面介绍一下这几种方案和效果。二、常见方案介绍1. bert+unilm主要思路就是src和tgt拼接输入bert，但是对于src来说内部可以互相访问，但不可以访问tgt部分；对于tgt来说可以访问全部src，但是内部只
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2024-05-21 19:00:50
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ChatGPT自去年11月发布后在各个领域引发轰动。尤其是在学术界，它引发了一场禁止使用人工智能作弊撰写论文的风波。然而，时代变化得太快。据泰晤士报，国际文凭组织（IB）反其道而行之，表示将允许参加IB课程的学生使用ChatGPT来撰写论文，只要学生正确引用聊天机器人生成的段落，不将其冒充为自己的内容。自动生成原创文章文案软件： 国际文凭组织向世界各地的学生提供课程，即IB课程。学
文章目录一、简介二、transformer结构三、用于文本分类的transformer1. embedding layer（嵌入层）2. positional encoding（位置编码）3. Scaled dot-product attention（缩放的点乘注意力机制）4. Multi-head attention（多头注意力）5. Padding mask6. 残差连接7. Layer N
导语Lichee是一个多模态内容理解算法框架项目，其中包含数据增强、预训练引擎、常见模型以及推理加速等模块。由腾讯看点内容算法研发中心研发。并于2021年在腾讯看点、腾讯视频、内容管线、QQ等业务场景均有落地，并平均减少标注样本量40%+。经过多次实践迭代，可以大幅缩短信息流内容理解需求的研发周期提升人效。此外，为QQ浏览器2021AI算法大赛-多模态视频相似度赛道提供baseline模型及代码。
流程图/思维导图让工作变得高效。但是，绘制流程图/思维导图的方式能不能更高效一些呢？比如，随手敲字，就自动生成简洁明了的可伸缩矢量图。现在，一款名叫flowchart.fun的网页工具，就实现了这样的功能。像这样敲下一行文字，就能自动生成一个框图，输入的文字即为图上显示的文字。而想要绘制下一级框图，另起一行，用缩进就能控制：这样一个小工具，已经在GitHub上获得了300+的标星。并且，它能实现的
1. Seq2seq model1.1 Seq2seq model 的应用场景语音辨识， 中文音频到中文 文字， 音频到文字语言翻译， 中文文字到英文， 文字 到文字；语音翻译， 中文音频 到 英文 文字， 结合上述两个； 世界上7000 多种语言，还有 很多语言，还没有文字 ，文本 到语音： 输入文本，输出音频；用于文法解析（用于编译过程中， 编译），seqseq for syntactic P
你是否曾经有过想将一段文字转换为图片的需求？或许是为了发布在社交媒体上，或者是为了设计海报、广告等等。如果您正在为此苦恼，那么不妨试试文字转图片软件！这类软件可以将您的文字转换为美轮美奂的图片，让您的文字更加生动有趣。那么，你知道文字转图片软件有哪些吗？一起来看看吧。软件一：一键AI绘画这款软件通过提供丰富的功能，来帮助你轻松地绘制出高品质的图画。它拥有AI绘画、图片贴纸、添加滤镜等许多强大的功能
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2024-02-19 17:04:49
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?大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流? ?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟?文章目录数据集拥抱人脸数据集初探从数据集到数据帧查看类别分布我们的推文有多长？从文本到标记字符标记化词标记化子词标记化
普通的seq2seq生成的内容，其实没有办法把控生成的语义信息。通过增加关键词信息，用关键词去影响生成回复的语义。使用关键词作为硬约束，即关键词一定出现在生成文本中提示。 文章目录前言一、使用PMI预测关键字1.PMI定义2.PMI计算方法二、seq2BF模型1.改进方法2.使用到的的模型方法总结 前言最近读的论文全是关于seq2seq优化的 只希望 我能坚持下去 并且一鼓作气 seq2seq在文
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是计算机科学与人工智能的一个分支，研究如何让计算机理解、生成和处理人类语言。文本生成是NLP的一个重要方面，旨在使计算机根据给定的输入生成自然语言文本。这篇文章将深入探讨文本生成的算法与实践，包括核心概念、算法原理、实例代码和未来趋势。2.核心概念与联系在自然语言处理中，文本生成通常涉及以下核心概念：语料库：包含大量自然语言文本的数据集，用于训练文本生成模型。词汇
1.年份梯度：2.从模态定义来看目标：研究多模态哈希检索。上述文章其实本质上单模态哈希，跨模态哈希和多模态哈希都有包括。但是我们可以通过窥探他们各自的思想来看看是否对我们多模态的研究提供思路[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-TgnUazXC-1636104175271)(C:\Users\winter\AppData\Roaming\Typora\typ
文章目录设置介绍训练，评估和推断保存并序列化使用相同的图层图定义多个模型所有模型都可以调用，就像图层一样处理复杂的图拓扑具有多个输入和输出的模型玩具ResNet模型共享层提取和重用层图中的节点使用自定义层扩展API何时使用功能性API功能性API的优势：不太冗长(Less verbose)定义连接图时进行模型验证功能模型是可绘制和可检查的功能模型可以序列化或克隆功能性API的弱点：它不支持动态架
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2024-02-23 23:14:58
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从0构造Transformer文本生成模型
原创
精选
2024-05-29 09:26:53
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1. 引言 OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将
2014年5月GAN诞生了，这篇文章中并没有出现Adversarial Trainin这个词，而对抗训练（Adversarial Training） 是在2014年10月被提出。虽然Adversarial Training是在GAN之后被提出，但是这两篇文章都是由Goodfellow创作，而且具体来说Adversarial Training 是包含GAN的。Goodfellow解释为训练一个GAN
Description JSOI交给队员ZYX一个任务，编制一个称之为“文本生成器”的电脑软件：该软件的使用者是一些低幼人群， 他们现在使用的是GW文本生成器v6版。该软件可以随机生成一些文章―――总是生成一篇长度固定且完全随机的文 章—— 也就是说，生成的文章中每个字节都是完全随机的。如果一篇文章中至少包含使用者们了解的一个单词， 那么我们说这篇文章是可读的（我们称文章a包含单词b，当且仅
一、HTML与文件下载如果希望在前端侧直接触发某些资源的下载，最方便快捷的方法就是使用HTML5原生的download属性，例如：<a href="large.jpg" download>下载</a>复制代码具体介绍可参考我之前的文章：“了解HTML/HTML5中的download属性”。但显然，如果纯粹利用HTML属性来实现文件的下载（而不是浏览器打开或浏览），对于动态内
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2024-06-18 07:51:58
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