Публикации по теме 'transformers'


Трансформеры небольшое вступление
Трансформеры небольшое вступление За последние несколько лет быстро появилось множество моделей, принадлежащих к семейству Transformer, каждая из которых имеет уникальные названия, которые могут быть забавными, но не сразу понятными. Цель этой статьи — представить довольно обширный, но несложный список и группировку наиболее широко используемых моделей трансформеров. Введение — Понимание трансформаторов Трансформеры — это категория моделей глубокого обучения, которые обладают..
FlashAttention: революция в обработке языков благодаря более разумному использованию памяти
Введение: Давайте представим, что вы находитесь на шумной вечеринке, где пытаетесь слушать своего друга. Среди болтовни, музыки и шума ваш мозг проделывает потрясающую работу, сосредотачиваясь на словах вашего друга — это концепция «внимания». В мире искусственного интеллекта (ИИ) аналогичный механизм «внимания» помогает моделям ИИ сосредоточиться на соответствующих частях данных для решения сложных задач. Трансформеры — это своего рода модель ИИ, которые стали звездами в мире языковых..
Трансформеры изнутри: подробный взгляд на революционную архитектуру машинного обучения
Примечание. В этом посте в качестве помощника используются инструменты искусственного интеллекта! Поскольку область искусственного интеллекта (ИИ) продолжает меняться быстрыми темпами, некоторые разработки выделяются тем, насколько сильно они изменили эту область. Модель Transformer стала революционной среди них. Изменился не только естественный язык…
Понимание трансформаторов — энкодер
Сатья Кришнан Суреш , Шунмугаприя П. Трансформеры были представлены в 2017 году, и с тех пор произошел взрыв в количестве разработанных передовых моделей, связанных с архитектурой трансформатора, и использование этих моделей действительно еще больше повысило важность обработки естественного языка. Трансформеры смогли решить большинство общих задач НЛП с высочайшей эффективностью, и исследователи находят все больше и больше проблем, в которых могут применяться Трансформеры. В этом..
Сиамский и двойной BERT для многотекстовой классификации
Различные способы вставить трансформатор в вашу модель Постоянные исследования в области НЛП приводят к разработке различных видов предварительно обученных моделей. Обычно отмечается растущее улучшение современных результатов для различных задач, таких как классификация текста, неконтролируемое моделирование тем и ответы на вопросы. Одним из величайших открытий стало применение механики внимания в структурах нейронных сетей. Этот метод лежит в основе всех сетей, называемых..
Постоянно развивающиеся задачи предварительного обучения для языковых моделей
Самоконтролируемое обучение (SSL) является основой предварительно обученных языковых моделей на основе преобразователя, и эта парадигма включает в себя решение задач предварительного обучения (PT), которые помогают в моделировании естественного языка. В этой статье мы расскажем обо всех популярных предтренировочных задачах. Функция потерь в SSL Функция потерь здесь представляет собой просто взвешенную сумму потерь отдельных задач предварительного обучения, на которых обучается модель...
Трансформеры стали намного эффективнее и умнее
По материалам: https://arxiv.org/abs/2306.01705 Бумажная страница: https://shamim-hussain.github.io/ssa Как стохастическое внимание улучшает обучение и обобщение моделей ИИ Трансформеры стали любимой моделью архитектуры глубокого обучения с тех пор, как они впервые появились в обработке естественного языка. Будь то Google Translate или чат-боты с искусственным интеллектом, скорее всего, под капотом находится модель-трансформер. Но, несмотря на свою универсальность,..