Публикации по теме 'transformers'
Адаптивное встраивание для Transformer XL
Transformer XL, расширение исходной модели Transformer, представило адаптивные вложения для устранения ограничений фиксированных позиционных вложений при захвате долгосрочных зависимостей в последовательностях.
В исходной модели Transformer к входным вложениям были добавлены позиционные кодировки, чтобы предоставить информацию о положении каждого токена в последовательности. Эти позиционные вложения были фиксированными и не зависели от входных токенов. Однако эта фиксированная природа..
О потенциале Трансформеров в обучении с подкреплением
Как реорганизовать обучение с подкреплением как проблему последовательности.
Сводка
Архитектуры-трансформеры — самая горячая вещь в контролируемом и неконтролируемом обучении, достигающая результатов SOTA в обработке естественного языка, зрении, аудио и мультимодальных задачах. Их ключевая способность состоит в том, чтобы фиксировать, какие элементы в длинной последовательности заслуживают внимания, что приводит к отличному обобщению и генеративным навыкам. Можем ли мы перенести..
Сравнение сверточных нейронных сетей с преобразователями зрения для классификации
Преобразователи зрения (ViT) в последние годы стали более популярными как альтернатива сверточным нейронным сетям (CNN). Это заставило меня задуматься: как они соотносятся прямо сейчас? ViT уже лучше?
Этот пост предназначен для того, чтобы поделиться работой, которую я проделал за последние недели, сравнивая две модели CNN с двумя моделями ViT.
Набор данных
Чтобы иметь возможность сравнивать эти модели, все они были обучены на одном и том же наборе данных. Здесь используется..
КАК ИГРА НЛП ЭВОЛЮЦИОНИРОВАЛА ТРАНСФОРМАТОРЫ И БЕРТ В АНАЛИЗЕ ТЕКСТА.
КАК ТРАНСФОРМАТОРЫ И БЕРТ ИЗМЕНИЛИ ИГРУ АНАЛИЗА ТЕКСТА.
Прежде чем мы перейдем к Трансформеру, давайте сначала вернемся в прошлое…….. чтобы узнать, почему мы переключились на Берта и Трансформера.
Обработка естественного языка (NLP) способна извлекать информацию и буквально понимать естественный язык в тексте, аудио и изображениях. Язык и текст содержат огромное количество информации, и эти данные очень сложны и широко распространены во многих организациях.
Игра НЛП изменилась..
Точная настройка алгоритмов преобразования изображения в текст с помощью LORA
Простой блокнот для точной настройки алгоритмов преобразования изображения в текст с использованием LORA
Цель этой статьи — показать на простом примере записной книжки, как применять алгоритмы LORA для тонкой настройки преобразования изображения в текст . Блокнот будет разработан с использованием библиотек Hugging Face и Peft .
Давайте погрузимся!
1. Что такое ЛОРА?
В области больших языковых моделей проблема точной настройки долгое время ставила исследователей в тупик...
Преобразование прогнозирования энергетики: использование мощности трансформаторов
Преобразование прогнозирования энергетики: использование мощности трансформаторов
Внедрение методов искусственного интеллекта в различных секторах переживает самый большой бум. Это включает в себя проблемы, с которыми сталкивается энергетический сектор.
Одной из областей, в которой ИИ оказал заметное влияние, являются модели прогнозирования энергопотребления. Среди различных архитектур машинного обучения трансформаторы стали мощным инструментом для точного и эффективного..
Внимание — это ключ: понимание архитектуры трансформатора
Одним из ключевых прорывов в области искусственного интеллекта за последние годы стала архитектура Transformer, модель глубокого обучения, представленная в статье 2017 года Vaswani et al. Преобразователь стал мощным инструментом для обработки и генерации последовательностей данных, особенно в контексте ИИ. В этой статье мы рассмотрим ключевые особенности архитектуры Transformer и то, как она работает.
Проблема последовательной обработки
Прежде чем мы углубимся в детали Transformer,..
