2009
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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。
transformers Models AutoModel 对 transformers 里面的绝大部分模型都进行了包装，他可以自动的识别你传入的模型 checkpont 是用的哪个class，从而方便使用者测试不同预训练语言模型的效果。但是一旦你需要对特定的模型结构进行修改，这时候你就需要使用特定的模型class了。
17 de jul. de 2023 · 努力的人不可辜负. 要使用双GPU加速Transformers库的推理过程，您可以按照以下步骤进行设置：. 安装GPU驱动程序和CUDA：首先，确保您的计算机上已安装适当的GPU驱动程序和CUDA（Compute Unified Device Architecture）工具包。. 您可以从NVIDIA的官方网站下载和安装相应的驱动 ...
简单说一下transformers库中AutoModelForCausalLM与AutoModel之间的区别，就是类似于编程语言的子类和父类。 transformers库，由Hugging Face开发，旨在为研究人员和开发人员提供轻松访问和实施各种转换器架构（如BERT、GPT-2、RoBERTa等）的方式，这些架构在多种NLP任务中表现卓越。
使用transformers能否实现文本相似度对比需求？ 本菜鸡只会后端开发，我现在有一个任务是需要写一个文本推荐模块，用户查看一个文书后会推荐一些相似的文书，我找到一个千万个文书训练出来的预训练模型，上面写…
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 ...
18 de jul. de 2023 · RetNet结构想法很简单：爆改Transformers，既能并行训练，又能串行解码. 1、我们看下这张图，先看右边，其实改得很粗暴。. Transformers使用query和key计算权重分布，对value加权。. 然而，在 因果解码 下，所有前序节点都会有key和value，所以解码需要O (n)的复杂度。. 而 ...
Transformers. 在 最近的一篇文章 中，我们介绍了代号为 Sapphire Rapids 的第四代英特尔至强 CPU 及其新的先进矩阵扩展 (AMX) 指令集。. 通过使用 Amazon EC2 上的 Sapphire Rapids 服务器集群并结合相应的英特尔优化库，如 英特尔 PyTorch 扩展 (IPEX) ，我们展示了如何使用 CPU ...
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19 de jul. de 2021 · 使用 transformers 预训练语言模型进行 Fine-tuning. 我们将学习从 datasets 下载数据. 方法一：我们将学会如何使用 Trainer API 去训练模型（高级封装的API）. 方法二：我们将学会如何使用自定义训练循环（custom training loop） 去训练模型. 如何使用 Accelerate library 加速模型 ...
