Titans：谷歌新型神经记忆架构，突破 Transformer 长序列处理的瓶颈
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发非常感兴趣，我会每日分享大模型与 AI 领域的最新开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术，欢迎关注我哦！ 微信公众号｜搜一搜：蚝油菜花 快速阅读 功能亮点：Titans 通过神经长期记忆模块，突破 Transformer 在处理长序列数据时的瓶颈，支持并行计算，显著提升训练效率。 技术原理：基于神经长...
彻底改变语言模型：全新架构TTT超越Transformer，ML模型代替RNN隐藏状态
近年来，深度学习领域取得了巨大的进步，其中自然语言处理（NLP）是最为突出的领域之一。然而，尽管取得了这些成功，但当前的模型仍然存在一些局限性，如长上下文建模和计算效率之间的权衡。为了解决这些问题，研究人员提出了一种全新的模型架构，名为Test-Time Training...
大模型概念问题之大模型在生成文本方面有哪些革命性突破
问题一：Transformer架构为何能统治NLP领域？ Transformer架构为何能统治NLP领域？ 参考回答： Transformer架构通过引入注意力机制（Attention），使得模型能够关注输入序列中的关键信息，从而提高了模型的性能。这种简单但通用的结构让Transformer模型在NLP领域取得了革命性的突破。 ...
大模型最强架构TTT问世！斯坦福UCSD等5年磨一剑， 一夜推翻Transformer
近年来，人工智能领域的发展日新月异，其中自然语言处理（NLP）作为人工智能的一个重要分支，取得了令人瞩目的成就。然而，随着模型规模的不断扩大，传统模型的局限性也逐渐显现出来。为了解决这些问题，来自斯坦福大学、UCSD等知名高校的研究人员经过五年的不懈努力，终于在近期提出了...
Transformer深度学习架构与GPT自然语言处理模型
Transformer和GPT（Generative Pre-trained Transformer）是深度学习和自然语言处理（NLP）领域的两个重要概念，它们之间存在密切的关系但也有明显的不同。 1 基本概念 1.1 Transformer基本概念 Transformer是一种深度学习架构，最初在2017年由Google的研究人员在论文《Attention is All...
ViT模型的出现标志着Transformer架构在计算机视觉中的成功应用
ViT模型的出现标志着Transformer架构在计算机视觉中的成功应用，以下是一个简要的实战与进阶解析： ### 实战：使用ViT进行图像分类 #### 步骤概述： 1. **准备数据**： - 首先，准备一个适当的图像分类数据集，如ImageNet，CIFAR-10等。确保数据集...
一文介绍CNN/RNN/GAN/Transformer等架构 ！！
前言 本文旨在介绍深度学习架构，包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、生成对抗网络GAN、Transformer和Encoder-Decoder架构。 1、卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络CNN是...
一文搞懂Transformer架构的三种注意力机制
前言 大家对注意力机制多少都有所耳闻，毕竟在自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLM）领域，2017年，《Attention Is All You Need》这篇论文是里程碑式的存在；几乎所有的LLM都是基于注意力机制构建的，甚至最新的多模态或基于视觉的模型也在某种程度上都运用了它；今天，我们将深入探讨注意力机制。 ...
【大模型】在大语言模型的架构中，Transformer有何作用？
Transformer在大语言模型架构中的作用 Transformer是一种用于序列到序列（Seq2Seq）任务的深度学习模型，由Vaswani等人于2017年提出。在大语言模型（LLM）的架构中，Transformer扮演着关键的角色，它作为模型的核心组件，负责处理文本序列的建模和处...
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