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文章 2024-10-11 来自：开发者社区

【AI大模型】深入Transformer架构：编码器部分的实现与解析（下）

学习目标了解编码器中各个组成部分的作用. 掌握编码器中各个组成部分的实现过程. 编码器介绍编码器部分: * 由N个编码器层堆叠而成 * 每个编码器层由两个子层连接结构组成 * 第一个子层连接结构包括一个多头自注意力子层和规范化层以及一个残差连接 * 第二个子层连接结构包括一个前馈全连接子层和规范化层以及一个残差连接。 ...

文章 2024-10-08 来自：开发者社区

Transformer图解以及相关的概念解析

前言 transformer是目前NLP甚至是整个深度学习领域不能不提到的框架，同时大部分LLM也是使用其进行训练生成模型，所以transformer几乎是目前每一个机器人开发者或者人工智能开发者不能越过的一个框架。接下来本文将从顶层往下去一步步掀开transformer的面纱。 transformer概述 Transformer模型来自论文Attention Is Al...

文章 2024-09-08 来自：开发者社区

挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现

Mamba一直在人工智能界掀起波澜，被吹捧为Transformer的潜在竞争对手。到底是什么让Mamba在拥挤的序列建中脱颖而出? 在介绍之前先简要回顾一下现有的模型 Transformer:以其注意力机制而闻名，其中序列的任何部分都可以动态地与任何其他部分相互作用，特别是具有因果注意力机制的的Transformer，擅长处理序列中的单个元素。但是它们带来了显著的计算和内存成本，与序列长...

文章 2023-06-21 来自：开发者社区

从Transformer到ViT：多模态编码器算法原理解析与实现

Transformer架构是一种使用自注意力机制的神经网络，最初是由谷歌提出的，被广泛应用于自然语言处理和图像处理任务中。它是一种基于注意力机制的深度学习模型，适用于序列到序列的学习任务，例如机器翻译、语音识别、文本摘要等。多模态Transformer前部分encoder算法是近年来在计算机视觉领域备受瞩目的研究方向之一。它的出现极大地推动了多模态信息的融合与处理，被广泛应用于图像、文本等多种数....

文章 2022-02-17 来自：开发者社区

Transformer原理解析——一种Open AI和DeepMind都在用的神经网络架构

Transformer模型是一种日益流行的神经网络结构。它最近被OpenAI用于他们的语言模型中。与此同时，近期也被DeepMind用于它们的程序“星际争霸”中击败了一名顶级职业星际玩家。Transformer模型的开发是为了解决序列转换及神经机器翻译问题。这意味着可以解决任何sequence to sequence问题，例如语音识别、文本到语音转换等。序列转换。输入用绿色表示，模型用蓝色表示，....

文章 2022-02-15 来自：开发者社区

Transformer架构解析

核心观点：服务的本质是数据的流转与变换数据的变换依赖于数据的流转，只有流转的数据才能够被变换。基于这个理念，我们提出了Transformer架构。基本概念定义 Transformer。我们的每一个服务应用，都是一个数据转换器。数据在这些Transformer之间进行流动和转换。流动的过程就是Pipeline形成的过程(Pipeline的概念在后续会有定义)。典型的例子比如你开发的一个S.....

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更新时间 2024-10-12 11:09:09

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