BERT使用了‘完形填空’(masked language model)这样的自监督的训练机制,不需要使用标注,通过预测一个句子里面不见(masked)的词,从而获取对文本特征抽取的能力。ViT就是将transformer用到CV上面,MAE可以认为是BERT的CV版本,基于ViT,把训练拓展到没有标注的数据上面,也是和BERT一样,通过完形填空来获取对图片的理解。
别看论文题目叫Transformer^2,但其实并不是对Transformer结构做了改变,而是在推理时分两次推理的意思。我们来看下实现。 首先作者提出的痛点是,目前微调过程会产生灾难性遗忘和泛化性低的问题。比如以目前最新的Qwen2.x系列模型和LLaMA3.x系列模型为例,读者可以做一个实验:使用某个数据集(例如gsm8k等)进行微调训练,...
“将这些建议的方案应用于SuperGLUE基准,与现成的CPU模型相比,能够实现9.8倍至233.9倍的加速。在GPU上,通过所介绍的方法,我们还可以实现最高12.4倍的加速。” -FastFormers 论文FastFormers: Highly Efficient Transformer Models for Natural Language Understanding( arxiv.org/2010.13382)主要集中于为Transformer模型提供...
发现错误的是一位知名机器学习与 AI 研究者、初创公司 Lightning AI 的首席 AI 教育家 Sebastian Raschka。他指出，原始 Transformer 论文中的架构图有误，将层归一化（LN）放置在了残差块之间，而这与代码不一致。Transformer 架构图如下左，图右为 Post-LN Transformer 层（出自论文《On Layer Normalization in th...
技术标签:神经网络机器学习自然语言处理transformerbert 自Transformers诞生以来,紧随其后的是BERT,在几乎所有与语言相关的任务中,无论是问题回答,情感分析,文本分类还是文本生成,都占据着NLP的主导地位。 与RNN和LSTM消失的梯度问题(不影响长数据序列的学习)不同,Transformers在所有这些任务上的准确性更高。 RNN和LSTM不...
但我确实认为这篇 Transformer 论文有自己独特的价值，因为它一次性添加了其它许多令人惊叹的想法，包括位置编码、缩放式注意力、多头注意力、各向同性的简单设计等。在我看来，直到今天（大约 7 年过去了），Transformer 基本上还保持着 2017 年的形式，只有相对较少的微小修改，也许除了使用更好的位置编码方案（RoPE ...
https://ashun989.github.io/2022/09/01/Swin-Transformer/#more Swin Transformer是一种基于位移窗口的多尺度Vision Transformer结构,通过在窗口而非全局上计算自注意力,将与图像分辨率呈平方复杂度的MSA减少到了线性复杂度;窗口位移的技巧又使得窗口之间发生连接,从而随着网络深度的增加,使得每一个窗口的感受野不断...
论文作者 Max Jaderberg, Karen Simonyan, Andrew Zisserman, Koray Kavukcuoglu 内容简介 这篇论文提出了一种创新的神经网络模块——空间变换器（Spatial Transformer），旨在解决卷积神经网络（CNN）在处理输入数据时缺乏空间不变性的问题。空间变换器允许网络在特征图上执行显式的空间变换，如平移、缩放、旋转等，从而...
不过，他也坦言：“尽管大量实证研究表明Transformer可以有效地学习推理规则，但仍然需要在理论上得到严格证明。”换句话说，目前我们只能从实验数据上看到模型的表现，而要真正确认Transformer能不能像人类一样推理，还需要更多理论研究。算法到模型的通用方法 DeepMind这篇论文在推特引发的激烈讨论，不仅限于技术本身。有位...
当时Aidan和Noam Shazeer（也是Transformer的论文作者）是“同桌”，Noam也在研究大语言模型，只是他研究的算法是RNN（循环神经网络）。Noam的目标是找到一种比RNN更简单、更精炼、更具可扩展性的新架构。于是Lukasz、Aidan与Noam一拍即合，打算一起做这项研究，这时他们又发现Google Brain的translate组的Niki Parmar, ...