Search results
20 de ene. de 2024 · 本文图解了Transformer的整体结构，帮助读者全面了解其工作原理和应用。
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。
NLP 库 🤗 transformers 教程
另一个问题是更常用的transformers库。问题源于我下载的模型存在了一个自定义的文件夹中。我的疑问是，如果我不传入cache_dir参数，如何优先使用我指定的文件夹内的模型呢？实际上，解决方案非常简单，只需设置一个正确的环境变量。 使用的版本是
17 de jul. de 2023 · pip install transformers. 或者. conda install -c conda-forge transformers. 准备数据和模型：在推理之前，您需要准备相应的数据和预训练模型。您可以使用Transformers库中提供的预训练模型，或者使用自己的训练数据集和模型。确保将模型加载到内存中，以便后续的推理过程。
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视 ...
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 de sept. de 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。
8 de may. de 2023 · huggingface最近经常被网络监管后，在上面通过链接下载不了模型，通过不断尝试可以通过一下方式进行模型下载：
说一个mamba的速度问题啊，它论文里那张selective scan和flash attention比较速度的图片非常有误导性，看起来好像句长小于2048的情况下两者持平，句长大于2048的情况下mamba更好。
