IT之家3 月 28 日消息,初创公司 Databricks 近日发布公告,推出了开源 AI 模型 DBRX,声称是迄今为止全球最强大的开源大型语言模型,比 Meta 的 Llama 2 更为强大。 DBRX 采用 transformer 架构,包含 1320 亿参数,共 16 个专家网络组成,每次推理使用其中的 4 个专家网络,激活 360 亿参数。 Databricks 在公司博...
DBRX 大模型，使用领先架构 DBRX 是一种基于 Transformer 的仅解码器大语言模型（LLM），使用细粒度的专家混合（MoE）架构，共有 1320 亿参数，其中 36B 个参数在任何输入上都处于激活状态。该模型是在 12T 文本和代码数据 token 上预训练而成，最大上下文长度高达 32k。与 Mixtral 和 Grok-1 等其他开源 MoE...
为此，作者提出了一种基于混合注意机制的Transformer （Hybrid Attention Transformer, HAT）。该方法结合了通道注意力，自注意力以及一种新提出的重叠交叉注意力等多种注意力机制。此外，还提出了使用更大的数据集在相同任务上进行预训练的策略。论文链接：https://arxiv.org/abs/2205.04437 项目链接：https://github...
此前，DeepMind推出GATO，将单智能体决策任务、多轮对话和图片-文本生成任务统一到一个基于Transformer的自回归问题上，并在600多个不同任务上取得了良好表现，显示出通过序列预测能够解决一些简单的强化学习决策问题，从侧面验证了数研院在决策预训练模型研究方向的正确性。此次，数研院推出的DB1在多方面超越Gato表现，...
(GDC)开幕式上,多项最新大模型、数据及大模型驱动的智能硬件全球首发,包括:上海人工智能实验室发布新一代高质量大模型训练数据集万卷2.0;商汤科技发布国内首款金融大模型检索问答一体机;阶跃星辰发布Step系列通用大模型;财跃星辰发布国内首个千亿参数多模态金融大模型;元始智能超越Transformer,RWKV第6代架构最新模型...
一般来说,被利用像素的范围越大,重建的效果往往越好[4],该结论在对比基于CNN的方法EDSR与RCAN时可以得到明显体现。然而,当对比RCAN与基于Transformer的SwinIR方法时,却出现了结论相反的现象。 SwinIR取得了更高的PSNR/SSIM,但相比RCAN并没有使用更大范围的像素信息,并且由于其有限的信息使用范围,在蓝色框区域恢复出...
1)在结构上,本文设计的HAT结合了通道注意力与自注意力,在以往Transformer结构的基础上进一步提升了模型利用输入信息的范围。同时设计了一个重叠交叉注意力模块,对Swin结构利用跨窗口信息的能力进行了有效增强。 2)在预训练策略上,本文提出的在相同任务上做预训练的方法,使得模型的性能进一步增强。
为此,作者提出了一种基于混合注意机制的Transformer (Hybrid Attention Transformer, HAT)。该方法结合了通道注意力,自注意力以及一种新提出的重叠交叉注意力等多种注意力机制。此外,还提出了使用更大的数据集在相同任务上进行预训练的策略。 论文链接:https://arxiv.org/abs/2205.04437 ...
Transformer This is a pytorch implementation of the transformer model. If you'd like to understand the model, or any of the code better, please refer to my tutorial. Using the Europarl dataset plus the dataset in the data folder, I was able to achieve a BLEU score of 0.39 on the test...
DBRX是Databricks开源的一个transformer架构的大语言模型。包含1320亿参数,共16个专家网络组成,每次推理使用其中的4个专家网络,激活了360亿参数。 它与业界著名的混合专家网络模型对比结果如下: 可以看到,DBRX模型已经是业界混合专家模型中规模较大的一个了,而且与大家都不同的是它有16个专家网络,每次推理会使用其中...