Публикации по теме 'transformers'


Эй, спасибо за вашу статью.
Здравствуйте, Спасибо за вашу статью. Очень просто использовать Torchserve с пользовательской моделью и пользовательскими обработчиками. Один вопрос: Когда у вас есть зависимость кода (присутствующая внутри папки) в пользовательском обработчике python, нет возможности добавить эту зависимость в cmd torch-model-archiver (с помощью команды torch-model-archiver можно добавлять только файлы). extra-files arg). Представьте что-то вроде следующего в коде пользовательского обработчика: from..
Beyond Transformers: открытие запоминающей сети  — «Революционный прорыв в языке…
Введение: Трансформеры доминировали в области обработки естественного языка (NLP) с момента их появления, поддерживая многочисленные новаторские языковые модели, такие как GPT-3. Однако новая новаторская статья под названием «Сохраняющая сеть: преемник трансформера для больших языковых моделей» предлагает альтернативу, которая может революционизировать ландшафт языкового моделирования. В этом блоге мы рассмотрим Retentive Network (RetNet) и ее уникальные функции, которые отличают ее от..
Вашему трансформатору нужен стабилизатор
Преодоление нестабильности при обучении трансформеров Оглавление Проблемы, связанные с тонкой настройкой модели Transformer Нестабильная тренировка Факторы, на которые влияет случайность Количественная оценка случайных факторов Приемы преодоления влияния случайных факторов Проблемы, связанные с тонкой настройкой модели Transformer На момент написания этой статьи, 15 ноября 2021 года, Transformers по-прежнему являются самыми современными моделями для задач обработки естественного..
Демистификация методов нормализации нейронных сетей
Нейронные сети произвели революцию в области машинного обучения и стали одним из наиболее широко используемых инструментов для решения сложных задач. Однако обучение нейронных сетей может быть сложной задачей, поскольку они склонны к переобучению, исчезновению или взрыву градиентов и другим проблемам, которые могут ограничить их эффективность. Нормализация — это метод, используемый для смягчения некоторых из этих проблем путем масштабирования входных данных или весов нейронной сети..
Понимание трансформеров в НЛП: введение
Преобразователи произвели революцию в области обработки естественного языка (NLP), обеспечив самую современную производительность для различных задач, включая языковой перевод, анализ настроений и ответы на вопросы. В этом сообщении блога мы представим введение в преобразователи и их использование в НЛП. Что такое трансформеры? Трансформеры — это тип архитектуры нейронной сети, который был представлен в 2017 году Васвани и др. В отличие от традиционных рекуррентных нейронных сетей..
Генеративные состязательные трансформаторы: объяснение GANsformers
Глубокое обучение GANsformers: создавайте сложные сцены с помощью GAN и трансформаторов Они в основном используют механизм внимания трансформеров в мощной архитектуре StyleGAN2, чтобы сделать ее еще более мощной! Смотреть видео: На прошлой неделе мы рассмотрели DALL-E, последний документ OpenAI. В нем используется архитектура, аналогичная GPT-3, с использованием преобразователей для создания изображения из текста. Это очень интересная и сложная задача, которая называется..
Как адаптировать многоязычную модель T5 к одному языку
Практические руководства Как адаптировать многоязычную модель T5 к одному языку Загружайте вложения только для токенов вашего языка, чтобы уменьшить размер модели T5 - это преобразователь кодировщика-декодера от Google, который когда-то был SOTA по нескольким проблемам NLU и NLG, и до сих пор очень полезен в качестве основы для задач seq2seq, таких как резюмирование текста. Первая модель T5 была только для английского , затем последовала массовая многоязычная версия . Эта модель..