x-transformers是一个由Phil Wang (lucidrains)开发的开源Transformer库,它以简洁的实现集成了多种前沿的实验性特性,为自然语言处理研究和应用提供了强大而灵活的工具。 主要特性 x-transformers的主要特性包括: 完整的编码器-解码器架构支持 灵活的配置选项,可以轻松实现各种Transformer变体 集成了多种最新
对于ranker 输入表示,我们不仅利用 TF-IDF 特征ϕtfidf(x)和利用来自预训练或微调 Transformer 模型的神经嵌入ϕneural(x),在训练排名器后,通过公式(2)计算最终排名分数。(我们可以进一步整合来自不同 X-Transformer 模型的分数,这些模型在不同的语义感知标签集群或不同的预训练 Transformer 模型(如 BERT、RoBERTa...
X-Transformer模型由多个Transformer模块和卷积神经网络层组成。 importtorchimporttorch.nnasnnclassXTransformer(nn.Module):def__init__(self,input_dim,hidden_dim,num_layers,num_heads):super(XTransformer,self).__init__()self.input_dim=input_dim self.hidden_dim=hidden_dim self.num_layers=num_layers...
$ pip install x-transformers Usage Full encoder / decoder import torch from x_transformers import XTransformer model = XTransformer( dim = 512, enc_num_tokens = 256, enc_depth = 6, enc_heads = 8, enc_max_seq_len = 1024, dec_num_tokens = 256, dec_depth = 6, dec_heads = 8, de...
论文原文X-Transformer: A Machine Translation Model Enhanced by the Self-Attention Mechanism 概述 目前流行的stable diffusion其中就使用到了x-transformer模型, x-transformer模型主要从三个方面改进了原始的transformer模型 压缩了编码器的模型参数,通过耐心知识蒸馏的方式 调整了编码器的结构,连续采用两层自注意力机制...
import torch from x_transformers import XTransformer model = XTransformer( dim = 512, enc_num_tokens = 256, enc_depth = 6, enc_heads = 8, enc_max_seq_len = 1024, dec_num_tokens = 256, dec_depth = 6, dec_heads = 8, dec_max_seq_len = 1024, tie_token_emb = True # tie em...
整个流程分为粗定位与精细分割两个阶段。第一步采用改进版YOLOX网络快速锁定疑似区域，第二步通过Transformer分割网络精准提取坑槽边界，双阶段设计兼顾效率与精度。模型结构 检测阶段采用YOLOX-DarkNet53作为主干网络，在颈部网络增加可变形卷积模块，增强模型对不规则坑槽形状的捕捉能力。分割阶段使用SwinTransformer作为...
1、获取并运行 xFasterTransformer 容器 2、转换模型格式 下述命令将帮助你将已有的 HuggingFace 格式的模型转换成 xFasterTransformer 可应用的格式,如需转换 Llama 以外的模型,可以从 xFastertranformer 使用说明中获得更多帮助。 3、安装相关依赖启动 web demo ...
本文将从传统的vanilla Transformer入手,从模型结构改进、预训练等两个角度全面的介绍各种不同形式的x-former,并对其未来的可能发展方向提出可行的建议。 01 Vanilla Transformer Vanilla Transformer[1]是一个seq2seq的模型结构,包含encoder和decoder两个部分,每个部分由L个相同的block组成。其中每个encoder包含多头注意力...
在量化探索方面,xFasterTransformer发现直接对权重进行量化可能导致异常值。为了解决这个问题,采用了以下方法: 1.首先扫描权重列的最大绝对值来计算scale。 2.将权重映射到INT8范围(-127到128)。 3.统计所有INT8值的出现次数,构建直方图,并保留99.99%的有效值,丢弃异常值。