由此，AI大神何恺明带队的MIT、Meta FAIR团队，提出了异构预训练Transformer（HPT）模型。即预训练一个大型、可共享的神经网络主干，就能学习与任务和机器人形态无关的共享表示。简单讲，就是在你的策略模型中间放置一个可扩展的Transformer，不用从头开始训练！论文地址：https://arxiv.org/pdf/2409.20537 研究人员将...
1.4 transformer transformer 是由多个 encoder 和多个 decoder 组成的,encoder 和 decoder 之间通过 self attention 和 multi-head attention 进行交互,具体如下图所示: 1.5 positional encoding positional encoding 是为了解决 transformer 无法处理序列的位置信息的问题,具体如下图所示: 位置编码的特点 唯一性:每个位置...
Transformer 模型是基于“自注意力机制”(Self-Attention Mechanism)的一个架构,它通过这种机制处理输入数据中的每个元素,并考虑其与序列中其他元素的关系。这种处理方式使得 Transformer 在理解文本等序列数据时表现出色。 模型架构 Transformer 完整的模型架构包括两大部分:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器用于处...
DeepNorm在执行层归一化之前up-scale了残差连接，在不同架构下具有不同的参数：这一函数将Post-LN的良好性能和Pre-LN的稳定训练高效结合了起来，最终将Transformer扩展到2500个注意力和前馈网络子层（即1000层）比以前的模型深度高出一个数量级。将DeepNorm方法应用到Transformer的每一个子层中，就得到了一个全新的D...
现在，FlashAttention-2将它再度升级，使其核心注意力操作的速度再提高2倍，端到端训练Transformer时的速度再提高1.3倍，并可在英伟达A100上训练时实现72%的模型FLOP利用率（一般模型都在50%上下）。鉴于现在炼一个大语言模型的成本高达数千万美元，FlashAttention-2这一系列操作直接就能帮我们省掉数百万（美元）！网...
由于有效的注意力方法通常会使 Transformer 层复杂化并需要大量的数据 / 内存格式化操作，因此其理论复杂性和 GPU 或 TPU 等加速器的经验速度之间可能存在不小的差距。低效率的自回归训练。大多数注意力线性化技术在推理中享受快速解码，但在语言建模等自回归任务上训练可能非常慢。这主要是由于它们在大量步骤中的 ...
LightSeq 为 Fairseq 提供了一套完整便捷的 Transformer 训练样例。 首先,你需要安装 Fairseq 以及必要的第三方库,然后用如下命令安装 LightSeq 加速库: pip install lightseq 接着就可以通过 LightSeq 提供的启动器,灵活地指定使用 LightSeq 优化版本的 Transformer 模型、参数优化器和损失函数。下面是启动参数样例(这里...
微软研究院在一篇新论文《DeepNet: Scaling Transformers to 1,000 Layers》中终于将Transformer的深度扩展到了1000层。 论文地址: https://arxiv.org/pdf/2203.00555.pdf 研究者的目标是提升 Transformer 模型的训练稳定性,并将模型深度进行数量级的扩展。为此,他们研究了不稳定优化的原因,并且发现爆炸式模型更新是造...
如果直接在公有云上进行模型训练,可以省去很多环境配置工作。 AWS、Azure、Google Cloud等都提供了预配置的深度学习虚拟机,这包含了Transformer训练所需的各种环境及驱动。 只需要自定义训练脚本,调用云服务的分布式训练接口,就可以直接使用弹性的虚拟GPU池进行扩展。
视频概述了GPT,这是一种用于生成新文本的模型。这些模型首先在大量数据上预训练,然后可以针对特定任务进行微调。主要讲解的是自注意力机制,这是现代人工智能中核心的神经网络类型。视频还会深入探讨注意力机制,并提到更详细的章节(Patreon支持者草案)将在一两周后公开