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一、说明 在我们的日常生活中,无论你是否是数据科学家,你都在单向地使用变压器模型。例如。如果您使用的是 ChatGPT 或 GPT-4 或任何 GPT,那么在为您回答问题的框中是变压器的一部分。如果您是数据科学家或数据分析师,则可能正在使用转换器执行文本分类、令牌分类、问答、T…
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2024/11/15 10:56:29
【变形金刚02】注意机制以及BERT 和 GPT
一、说明 我已经解释了什么是注意力机制,以及与转换器相关的一些重要关键字和块,例如自我注意、查询、键和值以及多头注意力。在这一部分中,我将解释这些注意力块如何帮助创建转换器网络,注意、自我注意、多头注意、蒙面多头注意力、变形金刚、BERT 和 GPT。 二、内…
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2024/11/26 1:17:49
显卡硬解4k测试软件,对飙4K硬解 看谁才是笑到最后的大佬
目前高清解码的方式,一般分为软解和硬件。首先,利用CPU解码的方式就是所谓“软解”;而通过GPU解码的方式则是通常所说的“硬解”。熟悉硬件的读者都知道,显卡的“硬解”是通过GPU内部集成的专用解码单元来实现的。就目前的情况来看࿰…
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2024/11/15 10:56:30
句子变形金刚:变相的含义
一、说明 变形金刚完全重建了自然语言处理(NLP)的格局。在变形金刚出现之前,由于循环神经网络(RNN),我们的翻译和语言分类很好——它们的语言理解能力有限,导致许多小错误,而且在大块文本上的连贯性几乎是不可能的。 自从在2017年的论文“注意力就是你所需要的一切”[1…
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2024/11/15 10:56:32
Transformer(“变形金刚”)
上一篇博客里面,我们讲解了self-attention机制。而self-attention机制最早是在“Attenion Is All Your Need”这篇论文中提出的。而self-attention只不过是这边论文的很小一支而已。所以今天在这里我们要介绍这篇论文的精髓所在——Transformer(“变形金…
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2024/11/15 10:56:35
变形金刚——Transformer入门刨析详解
Transformer是什么呢? \qquad Transformer最早起源于论文Attention is all your need,是谷歌云TPU推荐的参考模型。 \qquad 目前,在NLP领域当中,主要存在三种特征处理器——CNN、RNN以及Transformer,当前Transformer的…
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2024/10/25 17:05:50
装饰模式实例与解析 实例一:变形金刚
实例一:变形金刚 变形金刚在变形之前是一辆汽车,它可以在陆地上移动。当它变成机器人之后除了能够在陆地上移动之外,还可以说话;如果需要,它还可以变成飞机,除了在陆地上移动还可以在天空中飞翔。 public c…
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2024/10/25 11:00:34