模型性能比较:在所有预测任务中,GlioMT 表现出色,优于传统 CNNs 和视觉 Transformer。在预测 IDH 突变状态时,GlioMT 在 TCGA 和 UCSF 数据集上的 AUC 分别达到 0.915 和 0.981;预测 1p/19q 共缺失状态时,AUC 分别为 0.854 和 0.806;预测肿瘤分级时,AUC 分别为 0.862 和 0.960。 临床数据编码有效性:利用预...
在GLM-4代码中,GLMTransformer对应了Transformer部分,而GLMBlock就对应着TransformerBlock。我们主要就来看这两部分。 一、模型架构简述 简单说一下模型组件之间的关系:ChatGLMForConditionalGeneration是用来chat的完整模型;其重要组件是ChatGLMModel,你可以认为它是一个完整的transformer;ChatGLMModel的核心组件是GLM...
现在接着打断点来研究。 无语,transformers这套框架左套右套,对每个对象包装了无数次,断点加了一堆关于数据处理的地方都没有反应。还是只有之前的前向传播之前的断点起效。只能将就一下,对刚刚的inputs做个解码看看被处理后的东西就算了 len(inputs['labels'][0]) Out[16]: 50 len(inputs['input_ids'][0...
然后,我们就要开始计算自注意力了,我们先来计算Thinking的自注意力,首先,我们要分别计算这两个词的Score。 在Transformer模型的自注意力机制中,"Score" 是用来衡量一个序列中各个词对当前词的重要性的一个数值。这个分数决定了在计算最终的注意力输出时,每个词应该被赋予多大的权重。 以下是关于自注意力中的Score的...
a、Unified Formulation「Background: object detection」标准的检测模型将一张图像输入visual encoder(CNN或Transformer),提取region/box特征(图2底部),每个 region/box 特征输入两个 prediction heads,即分类器(分类损失)和回归器(定位损失)。在两阶段检测器中,还有一个分离的RPN层用以区分前景、背景和改善anchors,因...
标准的检测模型将一张图像输入 visual encoder(CNN或Transformer),提取 region/box 特征(图2底部),每个 region/box 特征输入两个 prediction heads,即分类器(分类损失)和回归器(定位损失)。在两阶段检测器中,还有一个分离的RPN层用以区分前景、背景和改善anchors,因为RPN层没有用到目标类别的语义信息,我们将其损失...
【Transformer】11、 Transformer详解之decoder 11:33 【Transformer】12、Transformer详解之输出层 07:08 【Transformer】13、 BERT详解 33:43 【GPT】1、GPT1详解 42:43 【GPT】2、智普GLM大模型介绍 19:00 【GPT】3、GLM-4大模型的开发环境介绍 12:44 【GPT】4、GLM-4大模型的调用方式 19:08 ...
基于Transformer架构的模型有三种:仅编码器架构(Encoder-only)、仅解码器架构(Decoder-only)、编码器-解码器架构(Encoder-Decoder)。 GPT走的是仅解码器架构,而智谱是借了编码器-解码器架构思想走的自己的路,这也是我为什么一直很关注他们。 他们之前开源的GLM6B,在国际上掀起了多少的风浪,也相信不用我多说了。
本文将简明扼要地介绍ChatGLM3大模型的微调、部署与开发过程,帮助读者从理论走向实践。 ChatGLM3大模型概述 ChatGLM3是基于Transformer架构的对话预训练模型,包含约6亿个参数,能够处理多种复杂的语言任务。该模型通过在大规模文本语料库上进行预训练,学习了语言的统计结构、语法和语义信息,具备强大的语言理解和生成能力...
与传统半球形振膜不同,上世纪60年代美国设计师Oskar Heil博士研发出复杂结构的Air Motion Transformer气动式单元,它也被称为HEIL扬声器结构。我们可以简单的把这种单元的振膜理解为一种由特殊走向金属线圈覆盖的薄膜被精确折叠成手风琴样式的多段折叠组件。而这些折叠振膜每一个相邻的面都会在整套振膜下部的磁力系统的加持...