Risultati di ricerca
1、首先，与 ResNet 类似，Transformers 层级很深。某些模型的编码器中包含超过 24 个blocks。因此，残差连接对于模型梯度的平滑流动至关重要。 2、如果没有残余连接，原始序列的信息就会丢失。多头注意力层忽略序列中元素的位置，并且只能根据输入特征来学习它。
transformers Models AutoModel 对 transformers 里面的绝大部分模型都进行了包装，他可以自动的识别你传入的模型 checkpont 是用的哪个class，从而方便使用者测试不同预训练语言模型的效果。但是一旦你需要对特定的模型结构进行修改，这时候你就需要使用特定的模型class了。
Transformers. 在 最近的一篇文章 中，我们介绍了代号为 Sapphire Rapids 的第四代英特尔至强 CPU 及其新的先进矩阵扩展 (AMX) 指令集。. 通过使用 Amazon EC2 上的 Sapphire Rapids 服务器集群并结合相应的英特尔优化库，如 英特尔 PyTorch 扩展 (IPEX) ，我们展示了如何使用 CPU ...
19 lug 2021 · 使用 transformers 预训练语言模型进行 Fine-tuning. 我们将学习从 datasets 下载数据. 方法一：我们将学会如何使用 Trainer API 去训练模型（高级封装的API）. 方法二：我们将学会如何使用自定义训练循环（custom training loop） 去训练模型. 如何使用 Accelerate library 加速模型 ...
简单说一下transformers库中AutoModelForCausalLM与AutoModel之间的区别，就是类似于编程语言的子类和父类。 transformers库，由Hugging Face开发，旨在为研究人员和开发人员提供轻松访问和实施各种转换器架构（如BERT、GPT-2、RoBERTa等）的方式，这些架构在多种NLP任务中表现卓越。
NLP 库 🤗 transformers 教程
18 lug 2023 · RetNet结构想法很简单：爆改Transformers，既能并行训练，又能串行解码. 1、我们看下这张图，先看右边，其实改得很粗暴。. Transformers使用query和key计算权重分布，对value加权。. 然而，在 因果解码 下，所有前序节点都会有key和value，所以解码需要O (n)的复杂度。. 而 ...
Hugging face代码库的名还是transformers，这也是他的一个主打，大部分都是基于transformers架构的模型，虽然说现在transformer已经从nlp扩展到视觉、语音多模态等，但还是有一些领域模型没有基于transfomer的，而且transfomer本身推理速度这些也会相对比较慢一些，看ModelScope会有一些LSTM结构的模型，应该也是 ...
10 set 2024 · BERT，全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是由Google AI Language团队在2018年提出的预训练语言模型。BERT是基于Transformer网络架构和预训练语言模型的思想而提出的。它可以在不同语言任务上达到最先进的水平。
18 lug 2021 · 2 🤗 Transformers pipeline 使用. Transformers models pipeline 初体验. 为了快速体验 Transformers，我们可以使用它的 pipeline API。它将模型的预处理, 后处理等步骤包装起来，使得我们可以直接定义好任务名称后，输出文本，直接得到我们需要的结果。. 这是一个高级的API ...
