24年2月南京大学的论文“Advancing Transformer Architecture in Long-Context Large Language Models: A Comprehensive Survey”。 目前的LLM主要是针对短文本片段进行预训练,这损害了它们处理实际场景中经常遇到长上下文提示的有效性。 本文对基于 Transformer 的 LLM 架构最新进展进行了全面综述,旨在增强 LLM 在整个模型...
MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision 1.2 从其他经典模型视角看 Transformer 1.2.1 从 SVM 角度看 Transformer 该部分内容主要参考论文 Transformers as Support Vector Machines,在此仅讨论其核心观点,详细推理证明过程,请参考原文。 该研究证明了 Transformer 架构中自注意力层的优化几何学与硬间隔支持向...
import torch.nn as nn class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, d_in, d_out_kq, d_out_v): super().__init__() self.d_out_kq = d_out_kq self.W_query = nn.Parameter(torch.rand(d_in, d_out_kq)) self.W_key = nn.Parameter(torch.rand(d_in, d_out_...
On Layer Normalization in the Transformer Architecture (2020)虽然下图（左）的 Transformer 原始图（https://arxiv.org/abs/1706.03762）是对原始编码器 - 解码器架构的有用总结，但该图有一个小小的差异。例如，它在残差块之间进行了层归一化，这与原始 Transformer 论文附带的官方 (更新后的） 代码实现不匹...
Transformer的总体Architecture如下：可以发现这里头主要有这么几个东西：Position Encoding部分 Attention部分，...
On Layer Normalization in the Transformer Architecture (2020) 虽然下图(左)的 Transformer 原始图( https://arxiv.org/abs/1706.03762)是对原始编码器 - 解码器架构的有用总结,但该图有一个小小的差异。例如,它在残差块之间进行了层归一化,这与原始 Transformer 论文附带的官方 (更新后的) 代码实现不匹配。
这个模型被称为「兆字节」(Megabyte),是一种多尺度解码器架构(Multi-scale Decoder Architecture),可以对超过一百万字节的序列进行端到端可微分建模。 论文链接:https://arxiv.org/abs/2305.07185 Megabyte为什么比Transformer强,就得先看看Transformer的不足之处在哪。
春节期间,除了本文,我还梳理了一篇关于「大型语言模型(LLM)在 Transformer 之后的演化综述」和一篇关于「LLM 引领生产力革命,带来的未来几年科技脉搏把控」,但没有时间整理排版,待日后有空再归拢后发出,这些权当是在春节期间消磨时间的技术爱好,因为是偏向学习的技术笔记,所以非常欢迎大家批评、指正、交流。
classEncoderDecoder(nn.Module):"""Astandard Encoder-Decoder architecture.Baseforthisand many other models.""" def__init__(self,encoder,decoder,src_embed,tgt_embed,generator):super(EncoderDecoder,self).__init__()self.encoder=encoder self.decoder=decoder ...
3. On Layer Normalization in the Transformer Architecture (2020) 虽然原始Transformer论文中的图很好地展现了编码器-解码器架构,但与具体代码实现存在细微差异,比如层归一化(LayerNorms)在残差块之间等,文中显示的变体也被称为Post-LN Transformer。 论文链接: ...