摘要:自上而下注意力机制已经被广泛应用于图片描述(image caption)和视觉问答(visual question answering),提升了模型在更深层次的图像理解和多步推理中的表现。本文提出了一个将自下而上和自上而下注意力机制结合起来实现在object层面的注意力计算,其中自下而上注意力(基于faster r-cnn)实现图像候选框提取,每一个...
#1 什么是Transformer:Transformer的核心能力在于处理复杂的序列数据(如语言文本、时间序列等),并通过自注意力机制理解数据间的关联性。这种能力使它在NLP任务中表现出色,从翻译到生成文本,都能展现卓越性能。自从它被提出以来(“Attention is All You Need”论文),便掀起了整个深度学习领域的革命。它是首个完全摆脱RNN...
DeepSeek问世后的又一王炸omnihuman OmniHuman是字节跳动于2025年2月6日发布的全新多模态AI数字人模型。相关介绍如下:技术特点 - 多模态输入:支持肖像、半身及全身等不同尺寸的真人图片输入,还能处理动漫、3D卡通等非真人图片,以及音频、视频、文本等多模态信号。 - 动作生成精准:可根据输入音频,让人物生成演讲、唱歌...
2.自注意力机制。 谷歌的这篇论文最大的重点就是自注意力机制。传统的机器学习是需要预先进行数据标注,人为地对数据进行权重标注,而自注意力机制则是让模型具备自己提取权重的能力。这是向通用人工智能迈出的一大步。 3.多模态。 自注意力的机制的实现。让模型的多模态具备可能。以前的模型文字的只能处理文字的图...
更重要的是,这两款全新模型扩展了新型Lightning Attention架构,突破了传统Transformer架构,同时也是线性注意力机制的首次大规模实现。什么概念?线性注意力机制是对传统注意力机制的优化升级,即将传统注意力机制的二次计算复杂度转变为线性复杂度,可以降低计算的复杂度,提升模型训练速度。早在2019年就有人提出了这一理论,...
| DeepSeek(深度求索)是一家专注实现AGI的中国的人工智能公司,其核心产品是通用大语言模型DeepSeek-R1及相关应用。以下是关于DeepSeek的功能及其对工作生活的便利性解析: 一、DeepSeek的核心功能多模态交互支持文本、图像、语音等多形式输入,可解析复杂指令(如PDF分析、图表生成)。示例:上传财报图片,直接生成数据总结和...
在实现方面,L-Mul可以无缝地集成到现有的神经网络模型中,尤其是在变换器模型的注意力机制中。实验表明,直接将L-Mul应用于注意力机制几乎没有性能损失,且在多个基准测试中,L-Mul的精度超过了现有的8位浮点乘法(fp8)方法。 实验设计与结果分析 在实验中,作者对L-Mul算法在自然语言处理、视觉理解和数学推理等多个任...