GANs由两个主要部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器负责从随机噪声中生成数据,试图欺骗判别器;而判别器则尝试区分真实数据和生成数据。两者通过对抗性训练不断优化,最终生成器能够生成逼真的数据。 变分自编码器——VAEs 变分自编码器(Variational Autoencoders, VAEs)是生成式A
马斯克根本没搞清楚diffusion和transformer的概念。事实上这两个根本就不是同一个层面的概念。diffusion模型是把噪声分布映射到某个特定分布的过程,基于这个过程的模型为diffusion模型,其和GAN、VAE、flow-based model等才是同一层面的概念。transformer是基于attention的模型,跟基于卷积的CNN是同一层面的概念。
Transformer架构:Transformer是一种基于自注意力机制的模型架构,它允许模型同时处理输入数据的所有部分(即并行处理),这对于理解文本的上下文非常有效。 预训练和微调:大多数大语言模型在一个通用的大规模文本数据集上进行预训练,以学习语言的通用模式和结构。之后,可以在特定的小数据集上进行微调,以优化模型对特定任务的...
LLM、ChatGPT 是 Transformer 模型,预测 Token 生成文本内容,Token 可以理解为字和词。Sora 则是基于 Diffusion Transformer 模型,结合了扩散模型和 Transformer 模型,不过它是预测生成的不是文本 Token,而是“时空补丁(spacetime patches) ”,可以理解为一个几帧(一秒不到)的视频的一个小块。主要优势是训练的时候不...