【ViT】Vision Transformer的实现01 patch embedding
对于224*224的图像，将它输入到Transformer里面，就需要将图像展开成一系列的token， 如果逐像素视为token进行注意力的计算，难免计算量太大，因此一个更加合理的想法是将图像划分为一个个的patch 将每个patch进行embedding 现在对于一个224224的图像，我们设置每个patch图像块的尺寸是16，因此呢，我们可以从H和W两个维度将原图像进行分割， 224/16=14 1414=196...
【自然语言处理】【大模型】BitNet：用1-bit Transformer训练LLM
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2310.11453.pdf 一、简介 语言模型的规模不断扩大，这对部署带来了巨大的挑战。本文设计了一种可扩展且稳定的1-bit Transformer架构来实现大语言模型，称为BitNet。具体来说，使用BitLinear作为标准nn的替代品。实验结果表明BitNet能够显著减少存储占用和能力消耗，并且与最先进的8-bit量化和FP16 Transforme...
ubuntu 20.04 安装 huggingface transformers 环境
baidu.com/pypi/simple 4. 安装 Pytorch 参考 Pytorch 官网 $ pip3 install torch torchvision torchaudio 5. 安装 transformers $ conda install -c conda-forge transformers 检验 transformers $ pythonPython 3.11.8 | packaged by c...
超越Transformer！基于Patch的时间序列预测新SOTA！
HITECTURE FOR LONG-TERM TIME SERIES FORECASTING 方法：论文提出了一种基于卷积架构的新型模型PatchMixer。该模型通过创新的补丁混合设计，有效替代了Transformer中计算开销较大的自注意模块，以揭示时间序列中复杂的时间模式。 创新点： PatchMixer：该模型是基于卷积结构构建的新型模型。它有效地替代了Transformers中计算开销较大的自注意力模块，并...
【Transformer-Hugging Face手册 08/10】使用脚本进行训练
明二、设置三、运行脚本3.1 torch脚本3.2 tensorflow脚本 四、分布式训练和混合精度五、在 TPU 上运行脚本六、测试脚本七、从检查点恢复训练八、分享您的模型 一、说明 除了 Transformers 笔记本之外，还有一些示例脚本演示如何使用 PyTorch、TensorFlow 或 JAX/Flax 为任务训练模型。 您还可以找到我们在研究项目中使用的脚本和遗留示例，这些示例大多是社区贡...
Transformer的PyTorch实现之若干问题探讨（二）
在《Transformer的PyTorch实现之若干问题探讨（一）》中探讨了Transformer的训练整体流程，本文进一步探讨Transformer训练过程中teacher forcing的实现原理。 1.Transformer中decoder的流程 在论文《Attention is all you need》中，关于encoder及self attention有较为详细的论述，这也是网上很多教程在谈及transf...
论文阅读-Transformer-based language models for software vulnerability detection
/biblios/D2xqz52xQJ4RKceFXAFaDU/ 您还可以一键导入到 ivySCI 文献管理软件阅读，并在论文中引用 」 1. 源代码翻译：将C/C++高级编程语言的源代码转换为能输入transformer的格式。这样做是为了利用自然语言与高级编程语言之间的相似性。 2. 模型准备：使用大规模的基于Transformer的语言模型进行训练和微调。其中，本文主要考虑了BERT (Bidirectional...
End-to-End Object Detection with Transformers（DETR）
总结：这篇文档介绍了一个基于transformer和双分配匹配损失的新型目标检测系统（DETR）。传统的目标检测方法使用间接方法进行目标预测，而DETR将目标检测视为直接的集合预测问题，简化了检测流程，并减少了手动设计的组件。文档还提到了该方法在COCO数据集上的测试结果和与其他方法的比较。 问题： 1. 目标检测的现代方法通常是基于什么样的初始猜测进行预测？ 目标检测的现代方法通常是基于对图像中可能存在目标位置的初始...
Transformer的PyTorch实现之若干问题探讨（一）
《Transformer的PyTorch实现》这篇博文以一个机器翻译任务非常优雅简介的阐述了Transformer结构。在阅读时存在一些小困惑，此处权当一个记录。 1.自定义数据中enc_input、dec_input及dec_output的区别 博文中给出了两对德语翻译成英语的例子： # S: decoding input 的起始符# E: decoding output 的结束符# P：意为padding，如...
Transformer架构和对照代码详解
1、英文架构图 下面图中展示了Transformer的英文架构，英文架构中的模块名称和具体代码一一对应，方便大家对照代码、理解和使用。 2、编码器 2.1 编码器介绍 从宏观⻆度来看，Transformer的编码器是由多个相同的层叠加⽽ 成的，每个层都有两个⼦层（⼦层表⽰为sublayer）。第⼀个⼦层是多头⾃注意⼒（multi-head self-attention） 汇聚；第⼆个⼦层是基于位置的前馈...