KTransformers是一个非常优秀的开源推理框架,针对大体量的MOE模型,让普通用户可以轻松高效的实现DeepSeek_671b及llama4的本地部署。 #上面视频的运行统计数据: Performance(T/s): prefil… wang Transformer统一化3D目标检测基于体素的表征 黄浴发表于深度学习在... RL Transformer之Trajectory Transformers 鱼子酱发表于...
1. 了解 FT-Transformer 模型的基本原理和应用 FT-Transformer 通过以下方式处理表格数据: Feature Tokenizer:将连续性和分类特征转换为嵌入向量,使其能够作为 Transformer 模型的输入。 Transformer 编码器:利用自注意力机制捕捉特征之间的复杂交互。 类别标记(Class Token):用于汇总所有特征的信息,并作为分类任务的最终输...
现有优异图像复原方案往往采用CNN,鲜少有Transformer(已在high-level视觉任务中取得骄人成绩)类方案在该类问题中进行探索尝试。 本文基于Swin Transformer提出一种强基线模型SwinIR用于图像复原。SwinIR包含三部分:浅层特征提取、深层特征提取以及高质量图像重建。具体而言,深层特征提取由多个RSTB(Residual Swin Transformer ...
1. 复杂任务解决能力出色：MARFT 借助强化学习微调（RFT），使基于大型语言模型（LLM）的多智能体系统（LaMAS）在解决复杂任务方面表现出色。它能高效分解复杂指令为子任务并分配给各智能体，这些智能体通过自然语言交互，动态共享目标、协商策略及协调行动。在物流场景下，可优化智能体协作，实现应急物资高效配送。2. ...
标准的微调过程涉及调整 Transformer 模型提取的隐藏表示 (h),以增强其在下游任务中的性能。 这些隐藏表示指的是变压器架构提取的任何特征,例如变压器层或自注意力层的输出。 为了说明这一点,假设我们有一个输入句子:“这完全是浪费钱。” 在微调之前,Transformer模型计算句子中每个标记的隐藏表示(h)。 微调后,模型...
CLFT模型的侧重点在于:a)超越现有的基于transformer的单模态模型;b)通过融合相机和激光雷达的数据,在交通目标语义分割领域能与基于CNN的方法进行竞争。CLFT沿用了密集预测(DPT)中transformer的整体结构,但是在其卷积解码器中调用了一种后期融合策略,该策略先是并行输入相机和激光雷达数据,然后融合它们的特征图表示。 图...
智源团队提出了首个用于自然语言理解任务的 1bit 轻量化预训练模型 BiPFT。与标准的FP32相比,使用 1bit weight 和 1bit activation,在推理阶段显著节省了56倍的操作数量和28倍的内存。该工作已被 AAAI 2024 收录。 与以往面向特定任务的 1bit Transformer结构的模型相比,BiPFT显著提升了 1bit 神经网络(BNN)的...
加载预训练模型:使用PyTorch或TensorFlow等框架,加载预训练模型。预训练模型通常存储在HDF5、SavedModel或TorchScript格式中。 冻结预训练层:在fine-tuning阶段,通常建议冻结预训练层(如词嵌入层和Transformer层)的参数,只对顶层或特定层进行微调。这样可以确保预训练知识不被破坏,同时仅对任务相关的部分进行更新。 定义任...
1214 1 10:54 App 谷歌Titans:Transformer之后的 AI 新时代? 1.3万 8 02:35 App 国行三星 不刷系统 不root 原生使用谷歌即圈即搜方法教程 百度ai替换成Google Ai 415 0 00:56 App 谷歌商店到底怎么打开啊😭 2 0 06:37 App 1310.埃隆·马斯克如何利用他的人工智能初创公司xAI帮助扭转X的局势-WSJ 84...
> ### 摘要 > S3FT(选择性自监督微调)是一种先进的大型语言模型微调技术。通过引入专门的语义等价性判断器,S3FT能够智能筛选出模型生成的正确响应,从而显著提升模型的整体性能。该技术充分利用了自监督学习的优势,使得模型在处理复杂任务时更加精准和高效。 > > ### 关键词 > S3FT技术, 语义等价, 智能筛选,...