Свързани публикации 'transformers'
Адаптивно вграждане за Transformer XL
Transformer XL, разширение на оригиналния модел Transformer, въведе адаптивни вграждания, за да се справи с ограничението на фиксираните позиционни вграждания при улавяне на зависимости на дълги разстояния в последователности.
В оригиналния модел на Transformer позиционните кодировки бяха добавени към входните вграждания, за да се предостави информация за позицията на всеки токен в последователността. Тези позиционни вграждания бяха фиксирани и независими от входните токени. Този..
За потенциала на трансформаторите в обучението с подсилване
Как да преработим обучението за подсилване като проблем на последователността.
Резюме
Архитектурите на Transformers са най-популярното нещо в контролираното и неконтролираното обучение, постигайки SOTA резултати при обработка на естествен език, визуални, аудио и мултимодални задачи. Тяхната ключова способност е да улавят кои елементи в дълга последователност са достойни за внимание, което води до страхотни обобщаващи и генеративни умения. Можем ли да прехвърлим някое от тези..
Сравняване на конволюционни невронни мрежи с визуални трансформатори за класификация
Визуалните трансформатори (ViT) през последните години станаха по-популярни като алтернатива на конволюционните невронни мрежи (CNN). Това ме накара да се чудя: Как се сравняват в момента? По-добри ли са вече ViTs?
Тази публикация има за цел да споделя работата, която свърших през последните седмици, сравнявайки два модела на CNN с два модела на ViT.
Наборът от данни
За да могат да се сравняват тези модели, всички те бяха обучени на един и същи набор от данни. Наборът от данни,..
КАК ИГРАТА НА НЛП Е ЕВОЛЮИРАЛА ДО ТРАНСФОРМАТОРИ И БЕРТ В АНАЛИЗ НА ТЕКСТОВЕ.
КАК TRANSFORMERS AND BERT ПРОМЕНИХА ИГРАТА ЗА АНАЛИЗ НА ТЕКСТОВЕ.
Преди да преминем към Transformer, нека първо се върнем назад във времето…….., за да разберем защо преминахме към Bert и Transformer.
Обработката на естествен език (NLP) има способността да извлича прозрения от и буквално да разбира естествения език в рамките на текст, аудио и изображения. Езикът и текстът съдържат огромна информация и тези данни са толкова сложни и широко разпространени в много организации.
Играта на..
Алгоритми за фина настройка на изображение към текст с LORA
Прост бележник за фина настройка на алгоритми за преобразуване на изображение в текст с помощта на LORA
Целта на тази статия е да покрие прост пример за тетрадка как да приложите LORA за фина настройка на изображение към текст алгоритми. Бележникът ще бъде разработен с помощта на библиотеките Hugging Face и Peft .
Да се потопим!
1. Какво е LORA?
В областта на големите езикови модели предизвикателството за фина настройка отдавна обърква изследователите. Microsoft обаче..
Прогнозиране на трансформиращата енергия: овладяване на силата на трансформаторите
Прогнозиране на трансформиращата енергия: овладяване на силата на трансформаторите
Възприемането на AI техники в различни сектори преминава през най-големия бум досега. Това включва предизвикателствата, пред които е изправен енергийният сектор.
Една област, в която AI е направил забележително въздействие, са моделите за прогнозиране на енергията. Сред различните ML архитектури, трансформаторите се очертаха като мощен инструмент за точно и ефективно прогнозиране на енергията...
Вниманието е ключът: разбиране на архитектурата на трансформатора
Един от ключовите пробиви в областта на изкуствения интелект през последните години е архитектурата на Transformer, модел на задълбочено обучение, въведен в доклад от 2017 г. на Vaswani et al. Transformer се превърна в мощен инструмент за обработка и генериране на поредици от данни, особено в контекста на AI. В тази статия ще разгледаме основните характеристики на архитектурата на Transformer и как работи.
Предизвикателството на обработката на последователност
Преди да се потопим в..
