《The Illustrated Transformer》 Discussions:Hacker News (65 points, 4 comments),Reddit r/MachineLearning (29 points, 3 comments) Translations:Chinese (Simplified),Korean Watch: MIT’sDeep Learning State of the Artlecture referencing this post3.3 3.《Transformer注解及PyTorch实现》 原文:http://nlp.s...
与 Wiki-40B 相比,在 PG-19 上,FLASH 在困惑度和训练时间上比 Transformer + 获得了更显著的改善。例如,在上下文长度为 8K 的情况下,FLASH-Quad 和 FLASH 只需 55K 和 55K step 即可达到 Transformer+ 的最终困惑度(125K step),分别产生 5.23 倍和 12.12 倍的加速。
For any user Q, find the best wiki document, and use its final state as the initial state. Train a model to directly generate the optimal initial state for any user Q. However this can be a bit more tricky for multi-round Q & A :) How it works RWKV is inspired by Apple's AFT...
TE also includes a framework agnostic C++ API that can be integrated with other deep learning libraries to enable FP8 support for Transformers. As the number of parameters in Transformer models continues to grow, training and inference for architectures such as BERT, GPT and T5 become very memory...
WikiText-103 基线:首先,该研究验证了没有残差连接的标准深度 transformer 是不可训练的,即使它们有归一化层 (LN) 和 transformed 激活,但本文的方法可以解决这个问题。如图 2 所示,可以清楚地看到,从标准 transformer 中移除残差连接使其不可训练,训练损失稳定在 7.5 左右。正如图 1 所示,标准 transformer 遭受了...
Learning to Encode Position for Transformer with Continuous Dynamical Model 0x01 引言 位置编码(Positional Encoding)是 Transformer 模型的预处理的一个重要部分。之所以引入位置编码,是为了解决自注意力机制(Self-attention)中没有办法区分输入向量之间距离的问题。具体来说,如果我们要处理I love you.这么一个句子,...
QDQBert(来自 NVIDIA) 伴随论文Integer Quantization for Deep Learning Inference: Principles and Empirical Evaluation由 Hao Wu, Patrick Judd, Xiaojie Zhang, Mikhail Isaev and Paulius Micikevicius 发布。 REALM(来自 Google Research) 伴随论文REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training由 Kelvin Gu...
WikiText-103 数据集由维基百科的长文组成;训练集包含大约 28K 篇文章、总共 103M 个单词。这将产生约 3600 个单词的上下文文本块。验证集和测试集也包含类似的长依赖关系,分别有 218K 和 246K 个运行单词,对应 60 篇文章,词汇量约为 268K 个单词。下表 2 展示了在该研究更新规则下,WikiText-103语言模型...
研究人员在 enwiki8 上将 bpc/perplexity 的最新 state-of-the-art(SoTA) 结果从 1.06 提高到 0.99,在 text8 上从 1.13 提高到 1.08,在 WikiText-103 上从 20.5 提高到 18.3,在 One Billion Word 上从 23.7 提高到 21.8,在 Penn Treebank 上从 55.3 提高到 54.5。
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