MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision 1.2 从其他经典模型视角看 Transformer 1.2.1 从 SVM 角度看 Transformer 该部分内容主要参考论文 Transformers as Support Vector Machines,在此仅讨论其核心观点,详细推理证明过程,请参考原文。 该研究证明了 Transformer 架构中自注意力层的优化几何学与硬间隔支持向...
Transformer(Trf)必备:掌握其结构,流程,输入数据的形式和处理,训练和优化的方式; Trf的衍生:gpt,bert等; 现有的Trf工具:如hugging face、fairseq等,如何使用; LLM系列:LLM是什么,LLM流程,技术难点; 推理服务。 Transformer Trf的模型结构如下图所示。 Architecture of Transformer Trf 的组成:编码器和解码器。编码器...
After describing the inner workings of the encoder in transformer architecture in our previousarticle, we shall see the next segment, the decoder part. When comparing the two parts of the transformer we believe it is instructive to emphasize the main similarities and differences. The attention mecha...
大型语言模型的架构 大型语言模型的架构,如OpenAI的GPT-3,基于一种称为Transformer架构的深度学习。它由以下主要组件组成(见图1): Figure 1: Transformer architecture Source:2 1.输入嵌入 输入序列首先被转换为密集向量表示,称为嵌入,它捕捉输入中单词之间的关系。 2.多头自我关注 转换器块架构的核心组件是多头自...
以上图片描绘的是一个纯粹假设的 LLM,所以不要把细节看得太重。真实的 LLM 往往有两层以上的 transformer, 比如 GPT-3 有 96 层 transformer。 GPT-3 结构图(部分) https://dugas.ch/artificial_curiosity/img/GPT_architecture/fullarch.png 研究(https://arxiv.org/abs/1905.05950)表明,前几层 tranformer...
Transformer是2017年提出的一个语言模型,最初被用于解决机器翻译的问题,但随着研究的深入,Trf(指代Transformer)在不同问题,甚至不同领域上大放异彩,在自然语言领域的文本表征、分类、生成、问答等问题上都成为了强劲的解决方案,在视觉领域也很出色。这篇文章作为我简单学习和梳理Transformer和LLM的一个记录。先列一个...
因此Transformer中decoder各个层中的K,V都来着encoder模块的输出,即输入经过encoder模块编码后的特征。 点击展开 Encoder-Decoder主体结构代码 class EncoderDecoder(nn.Module): """ A standard Encoder-Decoder architecture. Base for this and many other models. """ def __init__(self, encoder, decoder, ...
实验表明,在 FLM 目标上训练的 CD 模型在纯自监督预训练后表现出最强的 zero-shot 泛化能力;经过多任务微调之后则是使用 MLM 目标上预训练的 ND 模型表现最好。因此,我们进一步考虑了跨架构和目标的预训练模型的适应方法。代码和检查点可在https://github.com/bigscienceworkshop/architecture-objective.上获得...
而对我自己来说，最感兴趣的是下面列出的第 3 个方向（Multimodality多模态数据模式）、第 5 个方向（New architecture 新架构）和第 6 个方向（GPU alternatives开发GPU替代的解决方案）LLM 研究的十大公开挑战 减少并评估输出输出（虚构信息）优化上下文长度和上下文构建融合其他数据形式提升语言模型的速度和成本效益...
而对我自己来说,最感兴趣的是下面列出的第 3 个方向(Multimodality多模态数据模式)、第 5 个方向(New architecture 新架构)和第 6 个方向(GPU alternatives开发GPU替代的解决方案)。 LLM 研究的十大公开挑战: 减少并评估输出输出(虚构信息) 优化上下文长度和上下文构建 ...