该工作中,利用冻结编码器来处理多模态的感知信息,在 Meta-Transformer 中,来自不同模态的原始输入数据被映射到一个共享的 token 空间中,从而允许具有冻结参数的后续编码器提取输入数据的较高语义特征。Meta-Transformer 由三个主要部分组成:统一的数据 token 转换器、模态共享编码器和特定于任务的下游任务头。它是第一...
1.Meta-Transformer最近看了视觉-语言模型结合做导航的任务(vln),利用了clip和chatgpt等模型结合强化学习做导航任务。了解了一些多模态的论文。 clip就是一个比较简单的视觉和文本的多模态研究。一般来说,文本和…
近日 Meta 研究者在论文《System 2 Attention (is something you might need too)》中认为，根本问题在于 Transformer 本身固有的构建方式，尤其是其注意力机制。也就是说，软注意力既倾向于将概率分配给大部分上下文（包括不相关的部分），也倾向于过度关注重复的 token。因此，研究者提出了一种完全不同的注意力机...
HSTU相比于Transformer，在推荐系统领域的改进点体现在上面3个层：poinwise投影层：在传统Q,K,V基础上，...
Transformer无疑是促进自然语言处理领域繁荣的最大功臣，也是GPT-4等大规模语言模型的基础架构。不过相比...
近日Meta 研究者在论文《System 2 Attention (is something you might need too)》中认为,根本问题在于 Transformer 本身固有的构建方式,尤其是其注意力机制。也就是说,软注意力既倾向于将概率分配给大部分上下文(包括不相关的部分),也倾向于过度关注重复的 token。
近日Meta 研究者在论文《System 2 Attention (is something you might need too)》中认为,根本问题在于 Transformer 本身固有的构建方式,尤其是其注意力机制。也就是说,软注意力既倾向于将概率分配给大部分上下文(包括不相关的部分),也倾向于过度关注重复的 token。
近日Meta 研究者在论文《System 2 Attention (is something you might need too)》中认为,根本问题在于 Transformer 本身固有的构建方式,尤其是其注意力机制。也就是说,软注意力既倾向于将概率分配给大部分上下文(包括不相关的部分),也倾向于过度关注重复的 token。
近日Meta 研究者在论文《System 2 Attention (is something you might need too)》中认为,根本问题在于 Transformer 本身固有的构建方式,尤其是其注意力机制。也就是说,软注意力既倾向于将概率分配给大部分上下文(包括不相关的部分),也倾向于过度关注重复的 token。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2205.13016 代码地址：https://github.com/facebookresearch/bit BiT 论文的方法主要分为两个部分: (1) 自由度更高的二值化方法 (2) 采用与 student 网络更相近的 teacher 网络进行知识蒸馏。方法 作者发现，在 transformer block 中， 有两层的输出激活值 (activation) 是...