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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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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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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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 .
Transformer模型由《Attention is All You Need》提出，有一个完整的Encoder-Decoder框架,其主要由attention(注意力)机制构成。其整体结构如图所示： 模型分为编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分，包含内部结构的总体结构如下图所示： &n
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2023-12-11 11:49:59
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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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目录概述Transformer中的各个细节Transformer整体架构Attention的背景溯源:为什么要有attention?Attention的细节:attention是什么?点积attentionAttention机制涉及到的参数Query, Key, ValueAttention的作用多头Attention(Multi-head Attention)Attention层的公式Decod
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2024-01-08 21:23:49
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自Attention机制提出后，加入attention的Seq2seq模型在各个任务上都有了提升，所以现在的seq2seq模型指的都是结合RNN和attention的模型。之后google又提出了解决Seq2Seq问题的Transformer模型，用全attention的结构代替了lstm，在翻译任务上取得了更好的成绩。本文主要介绍《Attention is all you need》这篇文章，自
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2024-01-17 21:31:15
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目前模型驱动架构的现状：目前大部分的模型驱动架构，建立在领域驱动建模的基础之上，优点就不说了，我们只说缺点，那就是当我们的领域模型改变的时候，其他相关的模型层，都需要跟着改变，比如说持久层，业务流层，Bean层等等。当你的业务足够复杂，运维的时间足够长，维护文档的标准不统一等等，我们最后的项目还是一堆意大利面条。我们有没有进一步去思考，基于上面无法解耦业务与持久层和其他层的原因是什么呢？---抽象
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2024-07-29 14:45:15
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self-attention机制假设有这么一句话：The animal didn’t cross the street, because it was too tired. 上面的句子总共11个单词。如果我们想知道第8个单词it指代的是什么，我们人很轻易的就知道它指代的是animal而不是street，但是如何让机器知道它指代的是什么呢？这时候就要用到自注意力机制self-attention。 首
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2024-05-28 14:34:10
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作者 | 杨海钦 自1956年的达特茅斯会议开启“人工智能元年”，该领域经过了两起两落。到2006年前后，虽然Hinton等人已发表论文证明，通过增加神经网络的层数，可以学到更好的数据表征，并进一步提升模型的性能，但是大家认为这还是新瓶换旧酒，还在迟疑中。直到深度学习概念的推广，在语言识别等领域获得成功。特别是2012年AlexNet在ImageNet的比赛中取得重大突破，性能提升10
Transformer的核心优势在于并行化能力和长距离依赖建模，已成为大模型的标准架构。
最近学习Transformer模型的时候，并且好好读了一下Google的《Attention is all you need》论文。论文地址如下: Attention is All you need。同时学习了一下其github的代码，代码地址如下：github code. 在网上查资料的过程中，还找到了一个好像也用的比较多的版本：Transformer demo. Transformer模型由E
作者：潘小小，字节跳动AI-Lab算法工程师，专注机器翻译，会讲法语，喜欢音乐，写文，记录，无人机航拍（刚入坑）。「Transformer」 是2017年的一篇论文《Attention is All You Need》提出的一种模型架构，这篇论文里只针对机器翻译这一种场景做了实验，全面击败了当时的SOTA，并且由于encoder端是并行计算的，训练的时间被大大缩短了。它开创性的思想，颠覆了以往序列
假设我们正在设计一个带有评论的 Bug 记录网站（很像 http://stackoverflow.com/ ），网站的读者可以评论原文甚至可以相互之间回复，因此针对某一主题的讨论可能会延伸出很多分支。刚开始，我们可能会选择一个简单的方案：CREATE TABLE Comments(
comment_id SERIAL PRIMARY KEY,
parent_id BIGNIT UNSIGN
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2024-11-01 13:53:06
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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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文章目录整体结构Transformer Encoder1. Positional Encoding $ Input Embedding2. Self Attention Mechanism变为矩阵计算3. Multi-Head Attention4. Padding Mask5. 残差连接和 Layer Normalization6. 总结Transformer Decoder1. Masked
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2023-09-04 11:01:45
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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
# 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
# 什么是Huggingface Transformer架构
Huggingface是自然语言处理（NLP）领域中一个非常受欢迎的开源软件库，用于构建和训练NLP模型。其中最著名的组件是Transformer架构，它是目前许多最先进的NLP模型的基础。本文将介绍Transformer架构的原理，并提供一个示例代码来演示如何使用Huggingface库构建和使用Transformer模型。
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原创
2023-10-08 13:54:26
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