Orion Pax/Optimus Prime
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Jan 20, 2024 · 为了能够对Transformer的流程有个大致的了解，我们举一个简单的例子，还是以之前的为例，将法语"Je suis etudiant"翻译成英文。. 第一步：获取输入句子的每一个单词的表示向量 ， 由单词的Embedding和单词位置的Embedding 相加得到。. Transformer输入表示. 第二步：将单词 ...
简单说一下transformers库中AutoModelForCausalLM与AutoModel之间的区别，就是类似于编程语言的子类和父类。 transformers库，由Hugging Face开发，旨在为研究人员和开发人员提供轻松访问和实施各种转换器架构（如BERT、GPT-2、RoBERTa等）的方式，这些架构在多种NLP任务中表现卓越。
Jul 17, 2023 · 努力的人不可辜负. 要使用双GPU加速Transformers库的推理过程，您可以按照以下步骤进行设置：. 安装GPU驱动程序和CUDA：首先，确保您的计算机上已安装适当的GPU驱动程序和CUDA（Compute Unified Device Architecture）工具包。. 您可以从NVIDIA的官方网站下载和安装相应的驱动 ...
1.2 如何理解Encoder（编码器部分）. Transformer中的编码器部分，作用是学习输入序列的表示，位置如下图所示：. 在Transformer模型的编码器 (红色虚线框)部分，数据处理流程如下：. 首先，输入数据（比如一段文字）会被送入注意力（Attention）机制进行处理，这里会 ...
其实想法非常简单，文本的每个token都等价于一个one-hot向量，因此embedding的转换是一个 V\rightarrow D 的过程，其中 D 是embedding的长度。那么由于transformer接受的输入只能是 D ，所以我们只需要一个线性的图像转换过程 P_h\times P_w\times C\rightarrow D 。
Sep 10, 2024 · 例如我们在考听力测验的时候,都只给一个例子而已,那GPT可不可以只看一个例子,就知道它要做翻译，这个叫One-shot Learning 还有更厉害的是Zero-shot Learning,直接给它一个叙述,说现在要做翻译了,来看GPT能不能够自己就看得懂,就自动知道说要来做翻译这件事情。
但在深度学习中，logits就是最终的全连接层的输出，而非其本意。. 通常神经网络中都是先有logits，而后通过sigmoid函数或者softmax函数得到概率 p 的，所以大部分情况下都无需用到logit函数的表达式。. 什么时候我们会真的需要用到logit函数呢？. 考虑这样一个问题 ...
May 8, 2023 · huggingface最近经常被网络监管后，在上面通过链接下载不了模型，通过不断尝试可以通过一下方式进行模型下载：
Mar 16, 2024 · 1、LocalGPT和Dify提供了在消费级硬件上或自有服务器上运行 大型语言模型 的能力，这些模型支持与ggml格式兼容的多种模型家族，且不需要GPU，这为想要在本地部署AI模型的用户提供了便利. 2、有如chatglm3+one-api+fastGPT这样的组合，可以在Linux环境下使用CPU进行离线 ...
Incompétent. 肯定有用。. 目前的神经网络基本只有4种架构：MLP、CNN、RNN、Transformer，或者以上架构的混合。. 以上4种架构都在历史上展现出了自己的巨大价值。. Mamba可以归类为RNN（SSM），Hyena是CNN，RWKV是RNN或Linear Transformer。. 至于现在Arxiv上，把原有的架构换成 ...
