在该研究中,商汤科技和新加坡国立大学的研究人员共同提出STAR框架,一个基于Transformer的时间-空间图卷积(Spatio-Temporal grAph tRansformer)模型,同时提升时序建模能力,以及空间维度更先进的注意力机制图卷积模型。STAR在5个常用行人轨迹预测数据集上均大幅提升现有的模型效果。 动机 该研究的要点是如何构建一个针对行人...
划重点:🌟 Liquid AI 推出的 STAR 框架通过进化算法自动生成和优化 AI 模型架构。📉 STAR 模型在缓存大小方面减少了高达90%，并在性能上超过传统 Transformer。🔍 STAR 的模块化设计可应用于多个领域，推动 AI 系统优化的进一步发展。
大模型 1/9 创建者:G-tj 收藏 快手快Star大模型面试真题:Transformer和LLaMA的编码有什么区别? 9472播放 沉浸式大模型面试,你能扛到第几枪? 3.3万播放 大语言模型LLM基础之Tokenizer完全介绍 1.9万播放 60分钟速通LORA训练!绝对是你看过最好懂的AI绘画模型训练教程!StableDiffusion超详细训练原理讲解+实操教学,...
【小米大模型面试】Transformer面试连环炮,候选人被拷打的半死? 04:33 快手快Star大模型面试真题:Transformer和LLaMA的编码有什么区别? 03:46 LLM经典面试题:Transformer为什么要用LayerNorm? 02:50 【DeepSeek面试系列】讲一下DeepSeek的MLA注意力,它为什么要这样改进? 丁师兄大模型 9688 1 LLM经典面试题:Tr...
RocketStar计划于2025年在太空机器人公司Rogue Space Systems的Barry-2航天器上测试FireStar Drive。专家们赞扬了RocketStar将这种新颖的聚变裂变概念应用于航天器推进的创新。 链接:aerospacetestinginternational.com 可视化注意力,深度学习中 Transformer 模型的关键组成部分 此网页是对先前视频项目的支持者的致谢和感谢的...
1. Star Attention: Efficient LLM Inference over Long Sequences 基于Transformer的大规模语言模型(LLMs)在处理长序列时,由于自注意力机制的二次复杂性,既昂贵又缓慢。我们引入了Star Attention,这是一种两阶段的块稀疏近似方法,它通过跨多个主机分片注意力来提高计算效率,同时最小化通信开销。在第一阶段,上下文使用...
基于Transformer模型构建的聊天机器人-Catalina. Contribute to YangHan-Morningstar/chatterbot development by creating an account on GitHub.
摘要 由于生成高分辨率图像较为缓慢且复杂,基于Transformer的文本到图像模型的发展阻碍。在这项工作中,研究者提出了一种基于分层Transformer和局部并行自回归生成的解决方案。研究者预训练了一个60亿参数的transformer模型,采用简单灵活的司监督任务、跨模态通用语言模型
MoCo v3中并没有对模型或者MoCo机制进行改动,而是探索基于Transformer的ViT(Visual Transformer)模型[5,6]在MoCo机制下的表现以及一些训练经验。作者发现ViT在采用MoCo机制的训练过程中,很容易出现不稳定的情况,并且这个不稳定的现象受到了学习率,batch size和优化器的影响。如Fig 1.所示,在batch size大于4096的时候...
Liquid AI 发现的这一结果有力地证明了进化搜索在设计空间中的有效性。混合架构是经过手动设计和改进的,需要投入大量的资源,而 STAR 可以在不到一天的时间内生成架构,命中率超过 90%。 该搜索可以支持多目标优化。当同时优化质量和模型大小时,进化的架构始终优于 Transformer 和条带混合型架构,同时减少了参数数量,...