• 对原始模型进行重新训练,使用 sparse attention 结构; • 引入attention 蒸馏 loss(KL 散度),对齐 full attention 的结果; • 最终达到 3.5× 推理加速,VBench 视频质量评分保持一致。 第六部分:系统性视角下的总结 从full attention 到 Flash,再到 STA,注意力机制的演进路线展现出系统优化的三个重要趋势...
而刚好我们的模型的中间输出可以给我们提供参考。模型推理的时候会生成每个token的hidden states和attention,这俩都可以用于帮助选择token。hidden states可以通过计算最新的一个token和所有候选token之间的余弦相似度,选相似度最高的一个。针对attention则可以选attention score最大的一个token。 参考下图: pld+ 基于vllm,...
74.4miou vs 72fps-实时语义分割网络 | Real-time Semantic Segmentation with Fast Attention,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
变压器模型通过自注意力机制(Self-Attention)来捕捉文本中的上下文信息,实现了对长距离依赖关系的有效建模。这种模型结构使得FastGPT在处理复杂文本时能够保持高效的性能和准确性。 大规模预训练 FastGPT的另一个重要特点是进行了大规模预训练。通过在海量的文本数据上进行训练,FastGPT能够学习到丰富的语言知识和模式。
这一点从网络结构图中可以看出。网络的第一阶段叫做VoxelRPN,类似于VoxelNet/SECOND的网络结构,用来对体素化的点云进行处理,网络由3D卷积层+2D的2D的RPN构成;网络的第二阶段是RefinerNet,将原始点云加入进来,并融入注意力机制,提高检测效果。从这个角度来看,这个网络应该叫Refiner-VoxelNet或许更为贴切(我胡说的)。
我们将首先介绍PagedAttention的基本概念和原理,然后详细解读《vLLM: Easy, Fast, and Cheap LLM Serving with PagedAttention》一文。通过实例和代码,我们将展示如何将PagedAttention应用于LLMs,并分析其带来的优势和潜在问题。最后,我们将总结本文的主要观点,并探讨PagedAttention在LLMs中的未来发展方向。一、Paged...
10. Scene-Adaptive Attention Network for Crowd Counting. (from Yihong Gong) 本周10 篇 ML 精选论文是: 1. Learning Agent State Online with Recurrent Generate-and-Test. (from Richard S. Sutton) 2. Randomized Signature Layers for Signal Extraction in Time Series Data. (from Thomas Hofmann) ...
除此外,还有对深度学习领域中神经网络的剖析,包括RNNs和seq2seq模型、attention机制以及机器翻译结构。 课程特色 除了基本原理层面的解释和实战上的熟悉,这门课程可谓是全程干货: 介绍了自然语言处理中的迁移学习;支持多语言;Nikhil Garg关于嵌入字如何编码的特别演讲(以及过去100年来的变化情况);NLP的发展进步如何推动...
## Attention: - 翻译过程中要始终坚持"信、达、雅"的原则,但"达"尤为重要 - 翻译的译文要符合{{target_lang}}的表达习惯,通俗易懂,连贯流畅 - 避免使用过于文绉绉的表达和晦涩难懂的典故引用 - 诗词歌词等内容需按原文换行和节奏分行,不破坏原排列格式 - 对于专有的名词或术语,按照给出的术语表进行合理...
1、FAST FAST算子的基本原理是:若某像素点与其周围领域内足够多的连续的像素点存在某一属性差异,并且该差异大于指定阈值,则可以断定该像素点与其邻域像素有可被识别的不同之处,可以作为一个特征点(角点);对于灰度图像,FAST算子考察的属性是像素与其邻域的灰度差异。 这个检查过程可以用下图更清楚的描述:对于图像上...