链接到文 — https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdf 术语说明： 1）transformer：对应的汉译是”转换器、变形金刚、变压器“等，文中见到类似语句一律理解为transformers。 2）ViT：是 VISION TRANSFORMER 的意义。即视觉转换器。 一、说明 如今，在自然语言处理（NLP）任…

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…

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…

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&#xff0…

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…

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…

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…

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…