《Attention is All You Need》是由Google的研究人员在2017年发表的一篇研究论文,它引入了Transformer模型,这是一种革命性的架构,彻底改变了自然语言处理(NLP)领域,并成为我们现在熟知的语言模型(LLMs)的基础,比如GPT、PaLM等等。该论文提出了一种神经网络架构,用完全基于注意力机制的方式取代了传统的循环神经网络(RNN...
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...
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...
深层部分实际上更像扩展了模型宽度，所以相对好训练，但某种意义上并不是真正的 deep....
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,...
A model-based approach to meta-Reinforcement Learning: Transformers and tree search [Paper]Aug 2022...
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...
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. Performing these two related tasks in tandem improves ...
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...