于是，团队换了一种方法来研究更复杂的Transformer的能力。他们运用计算复杂性理论，通过分析解决问题所需的时间、内存等资源，来探究问题的本质。他们借助一个著名的猜想证实，即使是多层Transformer在解决复杂的组合性问题时，计算能力也存在限制。2024年12月，彭炳辉和加州大学伯克利分校的研究员发表了一项证明。这次，他...
"哎哟喂！清华那帮学霸Open干AI跟起来了！"昨儿个在社区菜鸟驿站取快递，听见快递小哥跟人唠这事听说，"是因为啥Transformer有毛病这？玩意儿不是金刚变形吗？"要您是不术语技术懂别慌，咱这就用菜市场话给您掰扯明白。这场学术大战清华姚好比班发现新厨具炒菜爱糊锅，OpenAI大却嫌厨他们研究太慢——究竟谁在理？...
最近,清华大学软件学院机器学习实验室和大数据系统软件国家工程研究中心提出了名为Timer(Time Series Transformer)的面向时间序列的大模型(Large Time Series Model, LTSM)。 模型采用仅编码器(Decoder-only)结构,基于多领域时间序列进行大规模预训练,通过微调突破了少样本场景下的性能瓶颈,适配不同输入输出长度的时间序列...
31.【清华AI大模型】 Transformer结构--Encoder Bloc(Av114159677079776,P31), 视频播放量 8、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 正知识传播者, 作者简介 ,相关视频:37.【清华AI大模型】 预训练语言模型--PLM介绍(Av114159677079776,P3
33.【清华AI大模型】 Transformer结构--优化Tricks(Av114159677079776,P33), 视频播放量 2、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 正知识传播者, 作者简介 ,相关视频:38.【清华AI大模型】预训练语言模型--MLM任务的应用(Av114159677079776
在机器学习领域中，学习不平衡的标注数据一直是一个常见而具有挑战性的任务。近年来，视觉 Transformer 作为一种强大的模型，在多个视觉任务上展现出令人满意的效果。然而，视觉 Transformer 处理长尾分布数据的能力和特性，还有待进一步挖掘。目前，已有的长尾识别模型很少直接利用长尾数据对视觉 Transformer（ViT）进行训练...
到作者为止,FlatFormer是第一个在较低延迟下达到稀疏卷积方法相等或更好的准确性,同时比卷积神经网络(CNN)快得多的点云 Transformer 。它也是第一个在边缘GPU上实现实时性能的点云 Transformer 。在更好地支持 Transformer (例如,NVIDIA Hopper)的硬件支持下,点云 Transformer 将具有巨大的潜力成为3D深度学习中的首...
这三篇关于 RL在大模型训练中作用的论文,分别是3月斯坦福的《Cognitive Behaviors that Enable Self-Improving Reasoners, or, Four Habits of Highly Effective STaRs》、4月清华和上交大联合出品的《Does Reinforcement Learning Really Incen...
清华大学的研究团队提供了空间冗余去噪 Transformer（SRDTrans），以自监督的方式去除荧光图像中的噪声。该团队提出了基于空间冗余的采样策略来提取相邻的正交训练对，消除了对高成像速度的依赖。然后，他们设计了一种轻量级时空 Transformer 架构，以较低的计算成本捕获远程依赖性和高分辨率特征。SRDTrans 可以恢复高频信息...
DiTs 将完整的Transformer架构引入到扩散模型中,这在小鼠图像空间和潜在空间生成任务上展示了卓越的性能和可扩展性。最近的后续工作通过将扩散Transformer的应用扩展到灵活分辨率的图像生成 、真实视频生成等领域,展示了其前景广阔。 有趣的是,DiTs 抛弃了在众多之前工作中普遍应用的 U-Net 架构,无论是像素空间还是潜在...