pytorch-transformer

基于PyTorch的Transformer模型实现与Attention机制全解析

pytorch-transformer 注意力机制实现 YouTube视频步骤 Github 开源项目

该项目实现了基于PyTorch的Transformer模型，通过详细的步骤和代码讲解，辅以‘Attention is all you need’论文的实现和YouTube视频教程，帮助用户掌握并应用Transformer模型。适合从事深度学习、自然语言处理的开发者和研究者。

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介绍相关项目

ML-Papers-Explained - 机器学习论文关键概念解析与发展历程

GPTGithubTransformer开源项目深度学习自然语言处理语言模型

ML-Papers-Explained项目提供机器学习领域重要论文的详细解释。涵盖Transformer到GPT-4等多个里程碑语言模型，剖析论文核心思想、创新点和应用。项目帮助理解技术概念，展示机器学习发展历程，是跟踪AI进展的重要资源。

hardware-aware-transformers - 瞄准多硬件平台优化的自然语言处理Transformer模型

GithubHATNLPPyTorchTransformer开源项目硬件感知

HAT项目提供基于PyTorch的硬件感知Transformer，模型大小减小至原来的3.7倍，且性能无损。通过SuperTransformer搜索优化的SubTransformer，大幅降低搜索成本，并在不同硬件平台例如Raspberry Pi和Intel Xeon上实现显著加速。支持多种机器翻译任务，并提供预处理数据和预训练模型的直接下载。

infini-transformer - 针对无限长度上下文设计的高效Transformer模型

GithubInfini-Transformer位置编码开源项目注意力机制自然语言处理长序列处理

Infini-Transformer是一种创新的Transformer模型，专门用于处理无限长度的上下文。该模型采用压缩性记忆机制和混合深度技术，能有效处理超长序列。Infini-Transformer支持文本分类、问答和语言生成等多种任务，并集成RoPE和YaRN等先进位置编码技术。这一模型为长文本处理和大规模语言任务提供了高效解决方案。

BertWithPretrained - 基于PyTorch实现的BERT模型及相关下游任务

BERTGithubPyTorchTransformer中文文本分类开源项目英文文本分类

该项目基于PyTorch实现了BERT模型及其相关下游任务，详细解释了BERT模型和每个任务的原理。项目支持分类、翻译、成对句子分类、多项选择、问答和命名实体识别等任务，涵盖中文和英语的自然语言处理。此外，项目还含有丰富的数据集和预训练模型配置文件。

Natural_Language_Processing_with_Transformers - Transformers技术实践指南构建高效NLP应用

GithubHugging FaceTransformers人工智能开源项目机器学习自然语言处理

这本由Hugging Face Transformer库作者撰写的技术指南，全面介绍了Transformers在自然语言处理中的应用。内容涵盖基础概念和高级应用，为开发者提供了利用Hugging Face库构建NLP应用的实用方法。本书旨在帮助读者掌握前沿NLP技术，并将其有效应用于实际项目开发中。

parti-pytorch - Google Parti模型的PyTorch实现基于注意力的文本到图像生成

GithubPartiPytorch开源项目文本到图像生成深度学习计算机视觉

本项目是Google Parti模型的PyTorch实现，Parti是一种基于纯注意力机制的文本到图像生成神经网络。项目包含ViT VQGan VAE训练代码和视觉Transformer的优化，提高了训练效率。实现了简便的安装和使用流程，支持条件生成和分类器引导。这为研究人员和开发者提供了探索和改进文本到图像生成技术的平台。

mint - 从零构建Transformer模型的详细教程和实现

BERTGithubHuggingFaceMinTPyTorchTransformer开源项目

该项目提供了一系列循序渐进的教程，指导从零开始构建常见的Transformer模型，如BERT、GPT、GPT2、BART和T5。教程不仅讲解基本架构的实现，还包括预训练和微调示例，并提供小型PyTorch库以便额外使用。项目依赖HuggingFace的tokenizers库进行子词标记，适用于不同规模数据集的训练需求，还涵盖了多工作节点的分布式训练示例，非常适合希望深入了解Transformer模型原理和应用的学习者。

NLP-Tutorials - 从搜索引擎到预训练模型的全面教程

GithubNLP开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理

NLP教程全面介绍多种自然语言处理模型，涉及搜索引擎技术、词汇及句子理解，并深入探讨seq2seq、Transformer、BERT和GPT等先进模型，包括实用的代码示例和理论分析。

landmark-attention - 突破性长序列处理技术的高效注意力机制

GithubLLaMALandmark AttentionTransformer开源项目深度学习语言模型

Landmark Attention项目提供了一种创新注意力机制的实现，可处理无限长度的上下文。该项目包含语言建模基准测试和LLaMA模型微调代码，以及与Flash Attention结合的Triton实现。通过在输入中添加特殊landmark标记，实现了对超长序列的随机访问，优化了Transformer模型的长文本处理能力，同时显著降低了内存使用并提高了性能。

Transformers-for-NLP-and-Computer-Vision-3rd-Edition - 深入探索Transformers在NLP和计算机视觉中的应用

GithubTransformers大型语言模型开源项目生成式AI自然语言处理计算机视觉

该书全面介绍Transformers在NLP和计算机视觉领域的应用,探讨大型语言模型架构、预训练和微调技术,以及Hugging Face、OpenAI和Google Vertex AI平台的使用。内容涵盖跨平台链式模型实现、视觉transformers处理,并探索CLIP、DALL-E 3和GPT-4V等前沿技术。此外还讨论模型解释性、tokenizer优化和LLM风险缓解等关键主题,为读者提供Transformers应用的实践指南。

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