Transformer模型的核心是self-attention机制,能够高效地学习输入序列中的长距离依赖关系。与传统的RNN和CNN不同,Transformer采用了一种基于注意力机制的方法来处理输入序列,使得模型可以并行化处理序列中的信息。该模型在机器翻译、文本生成、语音识别等NLP任务中取得了非常好的效果,并且在计算效率上优于传统的序列模型,例如...
透彻理解GPT的底层原理 PART.1 以及它的局限,从以下几个方面简单说明: GPT的底层原理架构:Transformer模型:GPT基于一种叫Transformer的模型,能够高效处理和理解文本。自注意力机制:它使用自注意力机制,可以关注句子中每个词与其他词的关系。位置编码:为了理解词语在句子中的位置,GPT会给每个词加上位置信息。训练过程:...
与传统的卷积神经网络(CNN)模型不同,ViT不需要使用卷积操作来提取特征,而是使用自注意力机制来学习图像中的关系。与Transformer模型相比,ViT模型的主要区别在于输入的数据类型。Transformer模型的输入是序列数据,而ViT模型的输入是图像块。这意味着ViT模型需要使用一些额外的技巧来处理图像数据,例如将图像块重新排列为序列输...