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线性复杂度自注意力机制的PyTorch实现

LinformerPytorch自注意力机制深度学习神经网络Github开源项目

Linformer是一个基于PyTorch的高效自注意力机制实现。通过将注意力矩阵投影到低维度空间，它实现了线性复杂度，适合处理长序列数据。项目提供简洁API，支持构建语言模型和自注意力层。尽管在自回归任务和可变序列长度方面有局限，但其高效性已在Facebook的生产环境中得到验证，为处理大规模数据提供了新的解决方案。

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介绍相关项目
actionformer_release - 基于Transformer的高精度动作时刻定位模型
ActionFormerActivityNetGithubTHUMOS14Transformer开源项目时序动作定位
actionformer_release是一个基于Transformer的动作定位模型，能够检测动作实例的起止点并识别动作类别。在THUMOS14数据集上，该模型取得了71.0%的mAP，超越之前的最佳模型14.1个百分点，并首次突破60%的mAP。此外，该模型在ActivityNet 1.3和EPIC-Kitchens 100数据集上也取得了优异成绩。该项目设计简洁，通过局部自注意力机制对未剪辑视频进行时间上下文建模，并可一次性精确定位动作时刻。代码和预训练模型已开源，可供下载和试用。
streaming-llm - 突破输入长度限制的流式语言模型框架
AI对话GithubStreamingLLM开源项目无限长度输入注意力机制语言模型
StreamingLLM是一个创新框架，使大型语言模型能处理超长输入序列。它通过注意力汇聚点技术解决了长文本处理的内存和性能问题，无需额外微调。在多轮对话等流式应用中，StreamingLLM比基线方法速度提升最高22.2倍。该技术已被多个知名项目采用，为语言模型的实际应用开辟了新途径。
autoformer-tourism-monthly - 基于分解架构的长期时间序列智能预测模型
AutoformerGithubHuggingface分解架构开源项目时间序列预测模型自相关机制长期预测
Autoformer是一个面向长期时间序列预测的开源模型，通过分解架构和自相关机制突破传统Transformer模型的限制。在能源、交通、经济、天气和疾病五大领域的基准测试中，预测精度提升38%，可应用于极端天气预警和能源消耗规划等长期预测场景。
attention-viz - 帮助理解Transformer模型在语言和视觉任务中的自注意力机制
GithubTransformerattention-viz可视化开源项目深度学习自然语言处理
此项目通过可视化技术帮助研究人员理解Transformer模型在语言和视觉任务中的自注意力机制，展示查询与关键向量的关系和整体模式。AttentionViz提供了交互式工具，支持多输入序列分析，提升了模型理解，并在多个应用场景中展现其实用性。
QFormer - 四边形注意力机制提升视觉Transformer性能
GithubVision Transformer图像分类开源项目注意力机制目标检测计算机视觉
QFormer是一种创新的视觉Transformer模型，采用四边形注意力机制替代传统窗口注意力。该模型通过可学习的四边形回归模块，将默认窗口转换为目标四边形进行计算，从而更好地建模不同形状和方向的目标。在图像分类、目标检测、语义分割和人体姿态估计等多项视觉任务中，QFormer在保持低计算成本的同时，性能显著优于现有的视觉Transformer模型。
mindformers - 全流程大模型开发套件
GithubMindSporeTransformers大模型开源项目自然语言处理计算机视觉
MindFormers是基于MindSpore的大模型开发套件,提供全流程开发能力。支持LLama2、GLM2、BERT等主流Transformer模型和文本生成、图像分类等任务。具备并行训练、灵活配置、自动优化等特性,可实现从单卡到集群的无缝扩展。提供高阶API和预训练权重自动下载,便于AI计算中心快速部署。
mlp - 多层感知器实现n-gram语言模型的开源项目
GithubPyTorch多层感知器开源项目神经网络自动微分自然语言模型
该项目基于Bengio等人2003年的论文，实现了多层感知器(MLP)作为n-gram语言模型。项目提供C、NumPy和PyTorch三种实现，展示了从底层操作到高级抽象的不同层次。通过对比，突出了PyTorch在Tensor处理、自动微分和深度学习层构建方面的优势。相比传统n-gram模型，此方法以较少参数实现更低验证损失，但训练成本较高。
longformer-base-4096 - 专为长文档设计的Longformer transformer模型
GithubHuggingfaceLongformerRoBERTa开源项目模型注意力机制自然语言处理长文档处理
longformer-base-4096是一个专为处理长文档设计的transformer模型，基于RoBERTa checkpoint开发。该模型支持处理长达4,096个序列，创新性地结合了滑动窗口注意力和全局注意力机制。用户可根据具体任务配置全局注意力，从而学习特定任务的表示。这一开源项目由Allen Institute for Artificial Intelligence开发，旨在通过AI研究推动长文本处理技术的进步。
xFasterTransformer - 高效的大规模语言模型推理优化方案
GithubPython APIXeonxFasterTransformer大语言模型开源项目高性能
xFasterTransformer是一个为X86平台优化的大规模语言模型（LLM）推理解决方案，支持多插槽和节点的分布式运行，适用于大型模型推理。它提供C++和Python API，支持例如ChatGLM、Llama、Baichuan等流行的LLM模型，并可通过PyPI、Docker或从源代码进行安装。项目附带详细文档、API使用示例、基准测试代码和Web演示，确保用户能充分利用其高性能和高扩展性。
SOFT - 无需softmax的线性复杂度Transformer模型
GithubTransformer图像分类开源项目目标检测线性复杂度自注意力机制
SOFT是一种新型Transformer模型,采用无需softmax的归一化自注意力机制,实现了线性复杂度和更强的泛化能力。该模型在图像分类、目标检测和语义分割等计算机视觉任务中表现优异。项目提供多种规模的预训练模型,适用于不同应用场景。开源代码包含完整的训练和评估流程,并附有详细说明,便于研究人员进行深入研究和应用开发。
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