clip主要就是分为两个部分,一个是CLIPTextTransformer,一个是CLIPVisionTransformer,说白了就是一个处理text,一个处理image。 CLIPTextTransformer和CLIPVisionTransformer的核心,都共用了一个模型结构CLIPEncoder。也就是CLIP编码部分。(这里说的共用,值得是模型框架相同,而不是模型训练的时候,参数也相同。) Q:有些人...
cd transformer/.data/multi30k 将该文件夹下所有test.fr/test.en/test.de/train.xx之类的文件全部重命名为test2016.en这种,就是在后缀名前面加个2016。 接下来分析model(即transformer),transformer由encoder和decoder组成,定义如下: transformer模型定义 现在再来看一下数据处理部分,src和trg的定义位于train.py的59-...
用Transformer模型，实现了在图像分类和目标检测等任务上的出色表现。CLIP (Contrastive Language-Image Pre...
暧暧内含光:Transformer 与自注意力机制这篇文章是对于 Transformer 原理性的总结。时间过去好几个月了,随着持续使用和阅读源码,我注意到了 Transformer 的一些细节,特… 阅读全文 好风凭借力,送我上青云 —— Vanilla Transformer 的改进工作总结 之前一篇文章暧暧内含光:Transformer 与自注意力机制介绍了 Transfo...
以下是整个秋招的面经: 用语言介绍一下Transformer的整体流程 深度学习的三种并行方式:数据并行,模型并行,流水线并行 Deepspeed分布式训练的了解,zero 0-3的了解。 对于CLIP...
由于突出的性质,Transformer 逐渐成为自然语言理解和生成的标准神经架构。 GPT GPT 是第一个将现代 Transformer 架构和自监督预训练目标结合的模型。实验表明,GPT 在几乎所有 NLP 任务上都取得了显著的成功,包括自然语言推断、问答等。 在GPT 的预训练阶段,每个词的条件概率由 Transformer 建模。如下图 6 所示,对于...
1.问项目 2.八股 因为在项目里面涉及了多模态的工作,问的时候也问了一点关于多模态的八股 CLIP的损失,图像和文本是怎么编码的? BLIP的损失 transformer为什么要用layernorm QK为什么要除dk Lora的原理 llama和chatglm的区别#面试经验##算法面试经验分享#
用语言介绍一下Transformer的整体流程 深度学习的三种并行方式:数据并行,模型并行,流水线并行 Deepspeed分布式训练的了解,zero 0-3的了解。 对于CLIP的了解 说几种对比学习的损失函数,以及它们的特点和优缺点 说说大模型生成采样的几种方式,它们的特点和优缺点比较 损失函数中温度的作用 BLIP的细节。(面试中提的问题...
1. 结构化和高效率的Transformer模型 2. 如何把现有的高效Transformer模型应用到信息抽取的场景 3. 如何对结构化的数据进行深度建模 严明 达摩院 高级算法专家 个人介绍:严明,博士毕业于中科院自动化所,2016年加入阿里巴巴达摩院机器智能实验室自然语言智能团队,现为团队...