特别地，PyTorch实现了torchgpipe，它执行微批量流水线并行与检查点，允许扩展到大量微批量以最小化气泡开销。值得注意的是，DP和MP是正交的，所以可以同时使用两者来训练更大模型，获得更高的计算和内存容量。例如，Megatron-LM*和DeepSpeed组合了张量、流水线和数据并行，将训练扩展到数千个GPU。量化训练是另一种重要...
那么拆开这个黑箱,我们可以看到它是由编码组件、解码组件和它们之间的连接组成。 编码组件部分由一堆编码器(encoder)构成(论文中是将6个编码器叠在一起——数字6没有什么神奇之处,你也可以尝试其他数字)。解码组件部分也是由相同数量(与编码器对应)的解码器(decoder)组成的。 所有的编码器在结构上都是相同的,但...
1. PyTorch PyTorch[1]是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,主要有两大特征: 类似于 NumPy 的 张量计算,可使用 GPU 加速 基于带自动微分系统的深度神经网络 2. 自编码器 自编码器 (autoencoder, AE) 是一类在半监督学习和非监督学习中使用的人工神经网络,其功能...
Auto-encoding model通过MLM(Masked language model)任务进行训练,因为是双向的Transformer,每个词都会融入所有词的信息,其得到的表征无论是取最前面的特殊标记符<cls>,还是将所有表征取mean,去做下游任务各种实验结果都表明Auto-encoding都将大幅度提升下游任务的效果。 Auto-encoding model是利用了Transformer的encoder部分...
Transformer由论文《Attention is All You Need》提出,现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。论文相关的Tensorflow的代码可以从GitHub获取,其作为Tensor2Tensor包的一部分。哈佛的NLP团队也实现了一个基于PyTorch的版本,并注释该论文。 在本文中,我们将试图把模型简化一点,并逐一...
Transformer由论文《Attention is All You Need》提出,现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。论文相关的Tensorflow的代码可以从GitHub获取,其作为Tensor2Tensor包的一部分。哈佛的NLP团队也实现了一个基于PyTorch的版本,并注释该论文。 在本文中,我们将试图把模型简化一点,并逐一介绍里面的核心概念,希望让普通读者也能轻易理解...
Transformer由论文《Attention is All You Need》提出,现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。论文相关的Tensorflow的代码可以从GitHub获取,其作为Tensor2Tensor包的一部分。哈佛的NLP团队也实现了一个基于PyTorch的版本,并注释该论文。 在本文中,我们将试图把模型简化一点,并逐一介绍里面的核心概念,希望让普通读者也能轻易理解...
GAN 是生成模型的一种。其他流行的生成模型类型还有 Variation Autoencoder (变分自编码器,VAE)、AutoEncoder (自编码器)和扩散模型等。 2017 年:Transformers 和注意力机制 时间来到 2017 年。ImageNet 挑战赛结束了。新的卷积网络架构也被制作出来。计算机视觉社区的每个人都对当前的进展感到高兴。核心计算机视觉任务...
, 2021 )和MAE (masked autoencoders) ( He et al. , 2022 )。 11.9.2。编码器-解码器 由于Transformer 编码器将一系列输入标记转换为相同数量的输出表示,因此仅编码器模式无法像机器翻译那样生成任意长度的序列。正如最初为机器翻译提出的那样,Transformer 架构可以配备一个解码器,该解码器可以自动回归预测任意...