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分层Transformer模型探索多层次预测编码

这个项目提出了一种在GPT模型中实现多层次预测编码的方法。它通过在Transformer中引入多层结构,结合局部注意力和全局信息传递。实验结果显示,该方法在维持性能的同时提升了效率。项目允许自定义层次结构、维度和注意力窗口大小,为研究人员提供了探索分层Transformer的实验工具。项目代码支持灵活配置,包括调整层次数量、模型维度和注意力窗口大小。这种设计使研究人员能够方便地进行不同参数的对比实验,有助于深入理解分层Transformer的性能特点。

time-series-transformers-review - 时序数据建模中的Transformers技术综述
GithubTransformers分类开源项目异常检测时间序列预测
本项目专业整理了Transformers在时序数据建模中的资源,涵盖论文、代码和数据,全面总结其最新进展。内容持续更新,开放问题提交和拉取请求,覆盖时序预测、不规则时序建模、异常检测和分类等领域,适合学术研究及实际应用。
ktransformers - 体验前沿LLM推理优化的灵活框架
GPU加速GithubKTransformersLLM推理优化大型语言模型开源项目深度学习框架
KTransformers是一个灵活的Python框架,通过高级内核优化和并行策略增强Transformers性能。框架支持单行代码注入优化模块,提供Transformers兼容接口、OpenAI和Ollama标准RESTful API及简化的ChatGPT风格Web UI。专注本地部署和异构计算优化,KTransformers集成Llamafile和Marlin内核,为LLM推理优化实验提供灵活平台。
bge-99GPT-v1 - 提升句子相似度分析和特征提取效果的创新模型
99P LabsGithubHuggingface员工数据科学学习开源项目数据可视化模型自动驾驶语义相似性
SentenceTransformer模型专注于提升句子相似度分析及特征提取的精度。基于marroyo777/bge-99GPT-v1进行微调,支持多种应用如语义文本相似性、语义搜索、文本分类等。使用余弦相似度作为评估标准,该模型可将句子映射到384维的向量空间,提供高效的文本分析能力。
former - 使用PyTorch实现简单Transformer模型的指南
GithubIMDb数据集PyTorchtransformer分类实验开源项目自注意力机制
详细介绍了如何使用PyTorch从零开始实现简单的Transformer模型,包含安装和使用指南,以及通过命令行控制超参数和数据自动下载的说明。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_70b_final_data_20241026 - 揭示新型Transformer模型的实际应用与研究进展
GithubHuggingfacetransformers偏见开源项目模型模型卡环境影响评估
该文档介绍了新型Transformers模型的功能、应用领域与局限性,包含使用指南、训练数据概述、程序步骤、评估方法及其环境影响评估,为读者提供全面的信息参考。
Transformer-TTS - 神经语音合成系统
GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成
Transformer-TTS,一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络,且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型,其合成语音质量经实验证明优异。同时,项目支持自定义学习模型及策略,包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等,是语音合成研究的理想选择。
TransformerLens - 深入解析生成式语言模型的机制解释工具
GithubTransformerLens开源工具开源项目机械可解释性神经网络解析语言模型
TransformerLens是一个开源库,专门用于解释生成式语言模型的内部机制。它支持加载50多种开源语言模型,让研究人员能够访问模型的内部激活。用户可以缓存激活数据,并在模型运行时进行编辑、删除或替换。这个工具为深入理解复杂语言模型的工作原理提供了有力支持。
Transformers-Tutorials - Transformers库深度学习模型教程集合
GithubHuggingFaceTransformers开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉
这个项目汇集了基于HuggingFace Transformers库的多种深度学习模型教程,涵盖自然语言处理和计算机视觉等领域。内容包括BERT、DETR、LayoutLM等模型的微调和推理示例,展示了在图像分类、目标检测、文档分析等任务中的应用。所有代码采用PyTorch实现,并提供Colab notebooks方便实践。
Transformer_Tracking - 视觉追踪中Transformer应用的全面综述和前沿动态
GithubTransformer开源项目深度学习目标检测视觉跟踪计算机视觉
本项目汇总了Transformer在视觉追踪领域的应用进展,包括统一追踪、单目标追踪和3D单目标追踪等方向。内容涵盖最新研究论文、技术趋势分析、基准测试结果以及学习资源,为相关研究人员和从业者提供全面的参考信息。重点关注自回归时序建模、联合特征提取与交互等前沿技术,展现了视觉追踪的最新发展动态。
transformerlab-app - 多功能大语言模型实验平台 支持本地操作和微调
GithubTransformer Lab人工智能开源软件开源项目模型训练语言模型
Transformer Lab是一个功能丰富的大语言模型实验平台。该应用支持一键下载多种流行模型、跨硬件微调、RLHF优化等功能。平台提供模型聊天、评估和RAG等交互方式,并具备REST API、云端运行和插件系统。Transformer Lab适用于多种操作系统,为AI研究和开发提供了便捷的工具。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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