本文介绍的内容是transformer (全自注意力网络),它主要分成两块,encoder和decoder,并对encoder和decoder的架构分别作了解释,通过对比encoder和decoder的架构的不同之处,介绍了masked self-attention,最后介绍了cross attention,连接encoder和decoder之间的桥梁。 一、transformer的引入 transformer就是一个sequence-to-sequence...
深度神经网络可以认为是一种强大的Y=f(X)函数,它可以完成特定的任务,在输入X后,它们倾向于忽略掉任务无关的信息,关注特定的内容来完成指定的任务,比如图像目标检测时,网络将更关注目标的像素区域,忽略掉背景的像素区域: Where Activations Tend to Focus When Trained in a Self-Supervised Way, ECCV2016文中提到...
与WordPiece一样,Unigram Language Model(ULM)同样使用语言模型来挑选子词。不同之处在于,BPE和WordPiece算法的词表大小都是从小到大变化,属于增量法。而Unigram Language Model则是减量法,即先初始化一个大词表,根据评估准则不断丢弃词表,直到满足限定条件。ULM算法考虑了句子的不同分词可能,因而能够输出带概率的多...
近期推出的OpenAI-o1和DeepSeek-R1「推理模型」(Reasoning Model)在复杂问题解决方面取得突破,赋予LLM更接近人类「系统2思维」的深度推理能力,标志着人工智能在模拟人类思维模式上迈出了重要一步。此外,DeepSeek-R1模型以其「超成本效益」和「开源」设计挑战了AI领域的传统规范,推动了先进LLL的普及,并促进了各行业的创...
由于机器翻译任务中,transformer的表现非常好,目前有两种继续研究的方向。一种是加宽,比如transformer BIG模型(这个模型是啥),这是目前机器翻译的SOA。还有一种是加深,本文作者就是站这一边的,他们认为加深模型才是王道,能够取得比transformer BIG更好的效果(这个主张是符合深度学习的直觉的,因为同等参数数量的情况下,...
Large Language Model Text Generation Inference nlpbloomdeep-learninginferencepytorchfalcontransformergptstarcoder UpdatedFeb 25, 2025 Python MNN is a blazing fast, lightweight deep learning framework, battle-tested by business-critical use cases in Alibaba. Full multimodal LLM Android App:[MNN-LLM-Androi...
上面呈现的 DALL·E 2 生成的图像取自一些 OpenAI 员工,例如 @sama、@ilyasut、@model_mechanic 和 openaidalle。 大规模语言模型 (LLM) 语言模型有多种用途。它们可用于预测句子中的下一个单词或字符、总结一段文档、将给定文本从一种语言翻译成另一种语言、识别语音或将一段文本转换为语音。 开玩笑地说,发明...
A Neural Probabilistic Language Model ,词嵌入(word embedding)首次出现就是在Bingo的这篇文章中。 2008 - Multi-task learning 多任务学习采用同一个模型结构并共享参数。目前预训练模型的也是这样做的,即:在多个任务上预训练同一个模型(参数共享),每个任务的优化目标不同,全局优化目标为轮流优化子任务或子任务优...
Now that we have preprocessed the data, we can specify our network architecture and training options for our deep learning model. We can specify our network architecture as a series of layers, either using the Deep Network Designer or programmatically in MATLAB. Below is both a programmatic imple...
Earthquake signal detection and seismic phase picking are challenging tasks in the processing of noisy data and the monitoring of microearthquakes. Here we present a global deep-learning model for simultaneous earthquake detection and phase picking. Perf