对于一个输入 X,Super Token Attention 主要包含三个步骤: 超token 采样 (STS):首先使用步长为 2 的 3x3 卷积将输入图像嵌入为 token。然后通过平均池化操作,将 token 分割成固定大小的网格区域,每个区域生成一个初始超 token。其中,对于每个 token,计算其与周围 9 个超 token 之间的关联程度。关联程度通过计算 ...
classStokenAttention(nn.Module):def__init__(self, dim, stoken_size=[8,8], n_iter=1, num_heads=8, qkv_bias=False, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0.):super().__init__() self.n_iter = n_iter# 迭代次数self.stoken_size = stoken_size# 空间令牌的大小self.scale = ...
Super Token Attention (STA):将普通的全局注意力分解为稀疏关联图和低维注意力的乘法,从而有效地捕捉全局依赖关系。 Convolutional Feed-Forward-Network (ConvFFN):具有深度卷积的 ConvFFN 模块进一步增强了局部特征的代表能力,同时保持了较低的计算成本。 Super Token Attention Super Token Sample 给定tokenX∈RN×C...
To solve this problem, we introduce the concept of super-token attention into an improved auto-encoder fusion network for better global modeling by reducing the number of tokens in the self-attention mechanism. Specifically, we first use STA blocks as shared encoders to extract shallow features ...
但是说话其实每秒只能说 3-5 个字，大概只有 4-5 个 token。所以语音的速度是远远慢于现在标准的语言模型的处理速度的。这个意思就是说，只要把语音的模态——就像之前做图片跟文本一样，只要把它对齐到语言模型上，把它改造成一个成纯流式的交互，这件事改造起来非常自然。所以我觉得这件事体现出来两个事：第...
闫俊杰:其实语音比文字便宜的,因为语音慢。比如文字一秒要生成 20 个 token,但语音一秒只有 4-5 个 token。而且人听的时候也慢,我看一千个字只需要一分钟,但是我听一千个字应该是很长的时间。 所以假设使用相同的时间,语音其实更便宜的。 张鹏:这挺反常识的。
闫俊杰:其实语音比文字便宜的,因为语音慢。比如文字一秒要生成 20 个 token,但语音一秒只有 4-5 个 token。而且人听的时候也慢,我看一千个字只需要一分钟,但是我听一千个字应该是很长的时间。 所以假设使用相同的时间,语音其实更便宜的。 张鹏:这挺反常识的。
Regulated Token for Enterprises A regulated token was created specifically for enterprise use. This token complies with regulatory standards, making it suitable for businesses looking to tokenize assets within a legal framework. Reviewer Sophie Tracy CEO 5.0 SEO Villas Private Limited Claimed India's ...
但是说话其实每秒只能说 3-5 个字,大概只有 4-5 个 token。所以语音的速度是远远慢于现在标准的语言模型的处理速度的。 这个意思就是说,只要把语音的模态——就像之前做图片跟文本一样,只要把它对齐到语言模型上,把它改造成一个成纯流式的交互,这件事改造起来非常自然。 所以我觉得这件事体现出来两个事:第...
所提出的 (a) token字典交叉注意力(Token Dictionary Cross-Attention, TDCA)和 (b) 基于类别的自适应多头自注意力(Adaptive Category-based Multi-head Self-Attention, ACMSA)。在图 2b 中,省略了将类别 θ 划分为子类别 φ 的细节,以便简化和更好地理解 ...