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20 de jan. de 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 ...
1、首先，与 ResNet 类似，Transformers 层级很深。某些模型的编码器中包含超过 24 个blocks。因此，残差连接对于模型梯度的平滑流动至关重要。 2、如果没有残余连接，原始序列的信息就会丢失。多头注意力层忽略序列中元素的位置，并且只能根据输入特征来学习它。
如下图所示，假设词汇表一共有6个词，则one-hot表示的长度为6。 现在我们有三个单词组成一个句子，则输入矩阵的形状为 (3, 6) 。 然后我们学出来一个embedding矩阵，根据上面的推导，如果我们的embedding size为4，则embedding矩阵的形状应该为 (6, 4) 。
10 de set. de 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。
实际上，解决方案非常简单，只需设置一个正确的环境变量。. 使用的版本是. 我执行的命令是. 在此之前我已经下载过. 在层层封装后，定位到：. 在读取一系列复杂参数和判断格式之后，又进到了 transformers > utils > hub.py > cached_file，这也是遇到第一个环境变量 ...
2 de fev. de 2023 · 词向量矩阵相乘. 如果再加上Softmax呢？我们进行下面的计算： 。 Softmax的作用是对向量做归一化，那么就是对相似度的归一化，得到了一个归一化之后的权重矩阵，矩阵中，某个值的权重越大，表示相似度越高。
Hugging face代码库的名还是transformers，这也是他的一个主打，大部分都是基于transformers架构的模型，虽然说现在transformer已经从nlp扩展到视觉、语音多模态等，但还是有一些领域模型没有基于transfomer的，而且transfomer本身推理速度这些也会相对比较慢一些，看ModelScope会有一些LSTM结构的模型，应该也是 ...
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 ...
12、Poki. 网址： poki.cn/. 一个免费在线游戏合集网站，里面大概有2万多个游戏，在首页最下方可以看到一些分类，包括动作小游戏、赛车、 战旗游戏 、女生小游戏、神奇宝贝、io游戏等等，有你感兴趣的游戏直接打开就能玩。. 以上，就是一些好玩的网页小游戏 ...
16 de mar. de 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 ...
