利用@MODELS.register_module()将“class GlobalContext(nn.Module)”注册: 修改mmyolo/models/plugins/__init__.py文件 在终端运行: python setup.py install 修改对应的配置文件,并且将plugins的参数“type”设置为“GlobalContext”,可参考J.Mm:【YOLO改进】主干插入注意力机制模块CBAM(基于MMYOLO) 修改后的GC...
SLANet综合了PP-LCNet作为基础网络,采用CSP-PAN进行特征融合,并引入Attention机制以实现结构与位置信息的精确解码。通过这一框架,SLANet不仅有效减少了计算资源的消耗,还增强了模型在实际应用场景中的适用性与灵活性。 PP-LCNet PP-LCNet是一种一种轻量级的CPU卷积神经网络,在图像分类的任务上表现良好,具有很高的落地意义...
尽管引入了更为复杂的Downsampler模块,但得益于其高效的特征提取与下采样机制,改进后的YoloV8模型在保持高性能的同时并未显著增加计算量。相反,由于信息保留能力的提升,模型在部分任务中甚至能够实现更快的收敛速度和更低的训练成本。 通过引入GCViT的Downsampler模块,我们成功实现了YoloV8模型性能的显著提升。这一改进...
n)+\textbf W_2 F(\textbf v_s,i)))\\ \textbf s^{global} = \sum_{i=1}^{n} \alpha_{s,i}·F(\textbf v_s,i)\\模型中还有Session-Context-Graph,这是为了考虑其他会话信息,方法就是注意力机制:
Megatron-LM 是一个用于大规模语言建模的模型。它基于 GPT(Generative Pre-trained Transformer)架构,这是一种基于自注意力机制的神经网络模型,广泛用于自然语言处理任务,如文本生成、机器翻译和对话系统等。 DeepSpeed 是 NVIDIA 开源的加速深度学习训练的库。它针对大规模模型和分布式训练进行了优化,可以显著提高训练速度...
YaRN: Efficient Context Window Extension of Large Language Models LM-INFINITE: SIMPLE ON-THE-FLY LENGTH GENERALIZATION FOR LARGE LANGUAGE MODELS EFFICIENT STREAMING LANGUAGE MODELS WITH ATTENTION SINKS 上文压缩排序方案 Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts ⭐ LLMLingua: Compressi...
此外,提出一个时间步动态中介token调整机制,进一步减少了生成所需的计算 FLOPs,同时促进了在各种推断预算的约束下生成高质量图像。实验证明,方法改善生成图像的质量,同时降低推断成本。与最近的 SiT 工作集成后,方法实现了 2.01 的最先进 FID 分数。等待开源在:https://github.com/LeapLabTHU/Attention-Mediators 4、...
后L/2 层(Cross-Decoder)使用Global Cross Attention,对应的 KV 为上一步的 Global KV Cache,也就是后续所有 L/2 层的 Cross Attention 的 KV Cache 都是相同的。 五、CLA [2405.12981] Reducing Transformer Key-Value Cache Size with Cross-Layer Attention 中作者同样采用 Cross-Attention 机制来降低 ...
- 注意力掩码是一个形状为(批量大小,序列长度)的张量,其中包含注意力掩码值。 Raises: None """defopt_transfor_msg(messages):start_time=time.time()response_text=''try:model_inputs,attention_mask=opt_model_input(messages)generated_ids=opt_model.generate(model_inputs.input_ids,attention_mask=attent...
在一般形式中,Rotary Positional Embedding可以与注意力机制(Attention Mechanism)一起使用。在注意力机制中,通过将位置嵌入向量与注意力权重相乘,并进行相应的运算,将位置信息引入注意力计算中。这样,模型可以更好地理解元素之间的相对位置关系,从而提高序列建模的性能。