在机器翻译任务中,transformer-based model以其优秀的性能和能够处理长距离依赖关系的能力,成为了目前最主流的模型架构。 2. 文本生成 在文本生成任务中,transformer-based model能够生成更加流畅、连贯的文本,并且能够控制生成文本的风格和内容。 3. 语言理解 在语言理解任务中,transformer-based model能够对输入的文本进...
首先深入探究 Al-Rfou 等人的做法,下文将其称为 vanilla model。如上图 1.a 所示, vanilla model 将整个语料库拆分为长度受限的片段,并且只在每个片段内训练模型,忽略了来自先前片段的所有上下文信息。这使得训练过程中,信息不会在 forward 或 backward 过程中跨片段流动,而且这使得最大依赖长度受到了片段长度的限...
Diffusion Model + RL 系列技术科普博客(9):透过 Diffusion Transformer 探索生成式模型的技术演进 DILab决策实验室 Transformer模型 我们将Attention机制从RNN中剥离来了 Transform层介绍一种Seq2Seq模型包含Attention机制的全连接层在较大数据集上击败RNN搭建仅包含Attention的神经网络RNN中需要计算权重 \alpha_{ij}=f(...
那么很容易估计Training FLOPs(base-model): 按照前所述: 37.08GMACs*2(add-multiply)*3(forward\ and\ backward)\\*(\frac{25000}{512})(batch\ size)*10^{5}(steps)= 1.09*10^{18} 同时,根据论文提供的在8卡P100训练了12h,我们估算训练的FLOPs: ...
解码时,借鉴了CVPR21的方法(Checkerboard Context Model),在压缩效果和速度性能上进行平衡。 如图所示,压缩特征被分为两部分。第一部分只用hyperprior进行参数的估计。然后第二部分特征用第一部分特征作为context,结合hyperprior进行参数的估计。由于预测第二部分参数时所有context都已可见,所以可以并行计算。
首先深入探究 Al-Rfou 等人的做法,下文将其称为 vanilla model。如上图 1.a 所示, vanilla model 将整个语料库拆分为长度受限的片段,并且只在每个片段内训练模型,忽略了来自先前片段的所有上下文信息。这使得训练过程中,信息不会在 forward 或 backward 过程中跨片段流动,而且这使得最大依赖长度受到了片段长度的限...
Transformer-based Model for Single Documents Neural Summarizationdoi:10.18653/V1/D19-5607Elozino EgonmwanYllias ChaliAssociation for Computational LinguisticsEmpirical Methods in Natural Language Processing
First, TransPHLA is developed by constructing a transformer-based model to predict pHLA binding, which is superior to 14 previous methods on pHLA binding prediction and neoantigen and human papilloma virus vaccine identification. For vaccine design, the AOMP program is then developed by exploiting...
[13], etc. For the purpose of applying these models in a particular field, there should be a pure understanding of particular model so that it becomes easy to adopt, along with technique of its application. In addition to this, the models also led to new models of object detection and ...
TransAct: Transformer-based Realtime User Action Model for Recommendation at Pinterest 公司:Pinterest 年份:2023 链接:https://dl.acm.org/doi/10.1145/3580305.3599918 代码:https://github.com/pinterest/transformer_user_action 摘要 对历史行为进行编码用来预测用户下一次行为的序列模型是目前个性化推荐系统中主流...