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Breadcrumbs qtransformer / analyze_succ_prob.pyTop File metadata and controls Code Blame 191 lines (153 loc) · 5.19 KB Raw import argparse import os import re from itertools import groupby import scienceplots import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns from mmpre...
DeepMind新作——Q-Transformer: Scalable Offline Reinforcement Learning via Autoregressive Q-Functions 本文主要对Q-Transformer的创新算法部分进行了介绍,可以帮助读者快速对Q-Transformer算法有初步的了解,更多的细节希望读者自行下载原文认真阅读,另本文发布了开源项目,在理论学习的基础之上通过开源项目复现其算法结果可以帮...
Github issues Github discussions Star History协议QAnything 依照Apache 2.0 协议开源。AcknowledgementsBCEmbedding Qwen Triton Inference Server vllm FastChat FasterTransformer Langchain Langchain-Chatchat Milvus PaddleOCR Sanic RAGFlowStar 391 Fork 82 捐赠 0 人次 ...
仓库地址:https://github.com/thu-nics/qllm-eval 欢迎Follow该仓库查看更详细的实验数据以及绘图工具,并追踪更多模型的测试结果。后续该项目还将随着Transformer的版本更新持续迭代,以支持更多模型的KV Cache量化。 1、训练后量化(Post-Training Quantization,PTQ) ...
作者通过实验证明,这些改进可以用于在使用高端GPU(NVIDIA A100)时实现与FP16相比的端到端推理加速,速度提高约3.25倍,而在使用更具成本效益的GPU(NVIDIA A6000)时速度提高了4.5倍。 代码:https://github.com/IST-DASLab/gptq 1、简介 来自Transformer家族的预训练生成模型,通常被称为GPT或OPT,已经在复杂语言建模任...
代码:https://github.com/IST-DASLab/gptq 1、简介 来自Transformer家族的预训练生成模型,通常被称为GPT或OPT,已经在复杂语言建模任务中取得了突破性的性能,引起了广泛的学术和实际兴趣。它们的一个主要障碍是计算和存储成本,这些成本在已知模型中排名最高。例如,性能最好的模型变种,例如GPT3-175B,具有约1750亿参...
官方版TensorFlow实现:https://github.com/tensorflow/tensor2tensor 哈佛大学NLP组Pytorch实现:http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html 在本文中,我们会逐个概念进行介绍,希望能帮助没接触过Transformer的人能够更容易的理解。 从高层面看
而Q-Former则是一种变形的Transformer编码器,适用于序列建模任务,这里主要用于生成文本描述。MiniGPT-4通过将两者结合起来,实现了一种多模态的生成模型,即可以根据图像和提示生成相应的文本。也就是说,ViT和Q-Former不仅充当了MiniGPT-4的“眼睛”,还提供了看图说话的功能。
Q-Transformer|自回归Q值来扩展机器人离线强化学习 qtransformer.github.io/ 1.摘要 在这项工作中,我们提出了一个可扩展的scalable强化学习方法,用于从大型离线数据集中训练多任务策略,该方法可以利用人工演示和自动收集的数据。我们的方法使用Transformer为通过离线temporal difference backups, 训练的 Q 函数提供可扩展的...