Patch Embedding:在输入开始时,Swin Transformer会先将图像切割成一系列不重叠的Patch,并将每个Patch嵌入到Embedding向量中。这样的操作能够有效地捕获图像中的局部特征,同时提高了模型的表达能力和可迁移性。Shifted Window:为了解决传统分窗策略导致的窗口之间缺乏联系的问题,Swin Transformer引入了Shifted Window操作。通过在...
patch embedding是什么 引言 上一节我们讲到了什么叫做静态词向量,静态词向量有个很大的特点就是每个词的表示是固定的,这样就不能解决我们人类语言中的一词多义问题,例如“I hurt my back, while I backed my car”,这句话中前一个"back"是一个名词,表达“后背”的意思;后一个“back”是动词,表达“倒车”的...
接下来根据大佬们的汇总,我简单总结下为什么最后选用三角函数作positional Embedding; 首先,位置编码最重要的就是加入位置信息,体现每个词不同的位置,最直接的就是即使用计数作为文本中每个字的位置编码了。即pos=0,1,2...T-1,T; 当然这样的瑕疵非常明显,这个序列是没有上界的。设想一段很长的(比如含有500个字...
'vec', ops.image_text_embedding.clip(model_name='clip_vit_base_patch16', modality='image')) .map('vec', 'vec', lambda x: x / np.linalg.norm(x)) .output('img', 'vec') ) DataCollection(p('./teddy.png')).show() 报以下错误,请问是什么原因,该如何解决 ...
--position-embedding-type none \ --untie-embeddings-and-output-weights \ --disable-bias-linear 下面我们以llama-2为例,详解从huggingface到megatron的模型权重转换技术。下表总结了两者在不同module上的命名对应关系。在patch实现过程中,我们首先将HF格式的ckpt转换到一种内部格式,然后再把这种内部格式转换成对应...
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--no-position-embedding \ --untie-embeddings-and-output-weights \ --disable-bias-linear 1. 2. 3. 4. 5. 如果想将llama模式变成baichuan模型,那么仅仅需要添加采用--use-alibi-mask开关,同时关闭Rotary Embeeding开关即可,具体配置如下所示: