In this work we propose the Transformer, a model architecture eschewing recurrence and instead relying entirely on an attention mechanism to draw global dependencies between input and output. The Transformer allows for significantly more parallelization and can reach a new state of the art in translati...
众所周知，自从 ViTs 提出后，Transformer 基本横扫各大 CV 主流任务，包括视觉识别、目标检测和语义分割...
对应paperhttps://arxiv.org/pdf/2310.10688 这是今年google的一篇通过transformer解决时序预测问题的paper,在github上也有对应开源代码。它的特点是想看看pretrain的model能否用于找到时序预测的一般范式,也就是说,它支持zero-shot prediction。 同时,按文中说“model can work well across different forecasting history ...
To evaluate the importance of different components of the Transformer, we varied our base model in different ways, measuring the change in performance on English-to-German translation on the development set, newstest2013. We used beam search as described in the previous section, but no checkpoint...
Paper:2017年的Google机器翻译团队《Transformer:Attention Is All You Need》翻译并解读,Paper:2017年的Google机器翻译团队《Transformer:AttentionIsAllYouNeed》翻译并解读目录论文评价1、Motivation:2、创新点:Abstract1、Introduction2、Background3、ModelArchi
Google 最早的那篇关于transformer的奠基性paper,八个作者里六个出生于美国之外,另外两个是来自德国的二代移民。 OpenAI的首席科学家Ilya是前苏联生人。 最近去微软负责其AI部门的前DeepMind cofounder Musta...
Google的Transformer主要是为了完全不使用RNN来解决seq2seq的任务，使用并行的方法来提升训练的速度。该模型...
Transformer在Attention is All You Need这篇论文中被提出。它的一个tensorflow版本实现可以在Tensor2Tensor得到。哈佛大学的NLP小组写了pytorch的实现guide annotating the paper with PyTorh implementation.在这篇博客中,我们尝试使一些东西简单化,逐一介绍概念,以便在没有深入了解主题的情况下让人们更容易理解。
Transformer论文的8位作者中有4位署名为Googlebrain员工,我怀疑到底有多少人看过那篇paper Google的Hinton(From 2013 to 2023)得了今年的诺贝尔物理学奖,Deepmind(it was acquired by Google in 2014)的两位得了诺贝尔化学奖,想起不久前我驳斥过雪球上很多人认为“Google的AI水平是不行的,只有Open AI是牛逼的”。
1deftransformer_model(input_tensor,2attention_mask=None,3hidden_size=768,4num_hidden_layers=12,5num_attention_heads=12,6intermediate_size=3072,7intermediate_act_fn=gelu,8hidden_dropout_prob=0.1,9attention_probs_dropout_prob=0.1,10initializer_range=0.02,11do_return_all_layers=False): ...