【AI大模型】BERT模型:揭秘LLM主要类别架构(上)
LLM主要类别 LLM本身基于transformer架构。自2017年,attention is all you need诞生起,原始的transformer模型为不同领域的模型提供了灵感和启发。基于原始的Transformer框架,衍生出了一系列模型,一些模型仅仅使用encoder或dec...


Bert Pytorch 源码分析:五、模型架构简图
注意力层:输入 -> LLQ -> @ -> /√ES -> softmax -> @ -> LLO -> Dropout -> 输出 | ↑ ↑ +---> LLK ---+ | | ...
如何使用Blade优化通过TensorFlow训练的BERT模型
BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)是一个预训练的语言表征模型。作为NLP领域近年来重要的突破,BERT模型在多个自然语言处理的任务中取得了最优结果。然而BERT模型存在巨大的参数规模和计算量,因此实际生产中对该模型具有强烈的优化需求。本文主要介绍如何使用Blade优化通过TensorFlow训练的BERT模型。
AI加速:使用TorchAcc实现Bert模型分布式训练加速_人工智能平台 PAI(PAI)
阿里云PAI为您提供了部分典型场景下的示例模型,便于您便捷地接入TorchAcc进行训练加速。本文为您介绍如何在BERT-Base分布式训练中接入TorchAcc并实现训练加速。
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