一、Transformer概述 Transformer是由谷歌在17年提出并应用于神经机器翻译的seq2seq模型,其结构完全通过自注意力机制完成对源语言序列和目标语言序列的全局依赖建模。 Transformer由编码器和解码器构成。下图展示了它的结构,其左侧和右侧分别对应着编码器(Encoder)
自然语言处理学习笔记:机器学习及深度学习原理和示例,基于 Tensorflow 和 PyTorch 框架,Transformer、BERT、ALBERT等最新预训练模型及源代码详解,及基于预训练模型进行各种自然语言处理任务。模型部署 - YangBin1729/nlp_notes
《Sora技术报告详解》 | 在可变持续时间、分辨率和纵横比的视频和图像上联合训练文本条件扩散模型。利用一种 transformer 架构,该架构在视频和图像潜在代码的时空补丁上运行。 (1)将所有类型的视觉数据转换为统一表示的方法,以实现生成模型的大规模训练