由于资源限制,使用的是预训练的 RoBERTa 来初始化 FLOATER 模型,类似于神经机器翻译任务。但是由于 GLUE/SQuAD/RACE 数据集过小,无法从头开始训练,因此动态系统动态函数h(\tau,p(\tau);\theta_h)的权重\theta_h是在 WikiText103 数据上使用 Masked Language Modeling Loss 进行预训练的,而且只训练\theta_h。所...
给定一个原始音频,首先用torchaudio读取音频,然后计算其FBank特征,FBank特征是一种人为定义的特征,详情请参考wiki,当然也可以用其他特征,比如MFCC等。代码如下: import torchaudio # wav: (L_a,) wav, sr = torchaudio.load(wav_path) wav = wav * (1 << 15) # rescale to int16 for kaldi ...
2. Improving Candidate Retrieval with Entity Profile Generation for Wikidata Entity Linking. (from ChengXiang Zhai) 3. Exploring the Impact of Negative Samples of Contrastive Learning: A Case Study of Sentence Embeddin. (from Zheng Wang) 4. AugESC: Large-scale Data Augmentation for Emotional Supp...
FLASH 在质量上与完全增强的 Transformer (Transformer++) 相比具有竞争力,涵盖了各种实践场景的上下文大小 (512-8K),同时在现代硬件加速器上实现了线性可扩展。 例如,在质量相当的情况下,FLASH 在 Wiki-40B 上的语言建模实现了 1.2 倍...
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》 ...
Transformer-XL Sparse Attention Blockwise Attention Multi-quey Attention SwiGLU Longformer Linear Attention Roformer/RoPE ALiBi Memory Efficient Attention Grouped Query Attention 重要说明：按时间线整理。为了方便大家统一对比、理解，尽可能统一了不同论文中的符号。所以大家在与原文对比时一定注意符号的差异；凡是对...
CLIP 的全称是 Contrastive Language-Image Pre-Training,很明显其基本思想就是传统 CV 领域里的对比学习 (Contrastive learning)。当我们学习新知识时,我们会阅读不同的书籍和文章,获取大量的信息。但是,我们并不是只记住了每个书籍或文章中的所有单词和句子。相反,我们会试图找到这些信息之间的相似性和区别。例如,我...
我们感谢deepset的 Branden Chan 在扩展 Haystack 库以支持第七章中的用例方面的帮助。本书中美丽的插图要归功于了不起的Christa Lanz——感谢你让这本书变得格外特别。我们还很幸运地得到了整个 Hugging Face 团队的支持。非常感谢 Quentin Lhoest 在
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。