首先我阅读这篇文章的目的在于在实际工作中发现transformer在不同的模态间存在一定的对抗情况,也就是说一种模态下的设计并不能很好迁移到另一种模态下,总需要做一定的改造;因而我就想能否有一种统一设计的框架或者思路,因此看了下这篇文章。 https://arxiv.org/pdf/2307.10802.pdf ...
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…
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...
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...
Transformer和Diffusion，终于有了一次出色的融合。自此，语言模型和图像生成大一统的时代，也就不远了！这背后，正是Meta最近发布的Transfusion——一种训练能够生成文本和图像模型的统一方法。论文地址：https://arxiv.org/abs/2408.11039 英伟达高级科学家Jim Fan盛赞：之前曾有很多尝试，去统一Transformer和Diffusion，...
Meta-Transformer:用一个 Transformer 模型去编码12类模态 论文名称:Meta-Transformer: A Unified Framework for Multimodal Learning 论文地址: http:/arxiv.org/pdf/2307.10802.pdf 项目主页: http://kxgong.github.io/meta_transformer/ 代码地址: http://github.com/invictus717/MetaTransformer ...
最近几天，来自 Meta 、芝加哥大学等机构的合著论文《 Byte Latent Transformer: Patches Scale Better Than Tokens 》火了，在 Hacker News 上受到广泛讨论。有人表示，非常期待这项研究取得成功，这样就可以和 tokenizer 拜拜了！还有人担心的表示，「现在 tokenization 是大多数模型的基础，这项研究被采用的可能性...
来自Meta 和北京大学的研究者在 BERT 模型上验证了二值化 transformer 的可行性。 神经网络压缩一直被视为机器学习模型从实验室走向工业应用中的不可或缺的一步,而量化 (quantization) 又是神经网络压缩中最常用的方法之一。今天这篇 NeurIPS 论文 BiT 从实验和理论验证了极端压缩情况下的 1-bit 的 BERT 网络也...
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。
最终生成一个长序列,记录了用户历史的所有交互行为、属性变化。对于userid等静态信息,后面通过类似position embedding的方式输入Transformer中。对于数值类型特征,文中直接忽略掉,让模型自动从长序列中学到相关信息。 任务定义:所有任务都嵌入到这个序列生成模型中。对于召回任务,利用自回归的方式预测用户下一个点击item的...