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比Transformer更好，无Attention、MLPs的BERT、GPT反而更强了

作者：机器之心发布时间：2023-10-30
Stable Diffusion

从 BERT、GPT 和 Flan-T5 等语言模型到 SAM 和 Stable Diffusion 等图像模型，Transformer 正以锐不可当之势席卷这个世界，但人们也不禁会问：Transfo...【查看原文】

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这一章节提供了对生成式人工智能（AI）的快速介绍，重点放在了注意力机制上，这是转换器架构的关键组成部分。您还将了解一些在AI领域具有影响力的公司。 本章的第一部分向您介绍了生成式AI，包括其最重要的特

人工智能生成式AI

数据智能老司机 2023-11-25

ChatGPT｜Transformer模型｜Attention Is All You Need

Abstract主要的序列转导模型是基于复杂的循环或卷积神经网络，其中包括一个编码器和一个解码器。表现最好的模型还通过注意机制连接编码器和解码器。我们提出了一个新的简单的网络架构，变压器，完全基于注意力机制，完全免除递归和卷积。在两个机器翻译任务上的实验表明，这些模型在质量上更优越，同时更具有并行性，需要的训练时间也大大减少。我们的模型在WMT 2014英语-德语翻译任务中达到了28.4 BLEU，比现有的最佳结果(包括集合)提高了超过2 BLEU。在WMT 2014英语到法语的翻译任务中，我们的模型在8

ChatGPT

口算NavierStokes方程 2023-09-20

BERT基础教程 Transformer大模型实战

链接：https://pan.baidu.com/s/11iG6hxx_nDADWbqLw4hm8g?pwd=29v6 提取码：29v6苏达哈尔桑.拉维昌迪兰（Sudharsan Ravichandiran）热爱开源社区的数据科学家，研究方向为深度学习和强化学习的实际应用，在自然语言处理和计算机视觉等领域都颇有建树，另著有《Python强化学习实战》。【译者简介】周参就职于谷歌，任软件工程师，研究方向为自然语言处理。工作之余的兴趣是研究人工智能领域机器学习方向以及新的模型算法，并将多种深度学习模型应用于实

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刘小六六不六 2023-04-14

人工智能Transformer的火种源 : Self-Attention架构机制

前言 最近由ChatGPT带起来的人工智能风潮非常的很火，并且AI的发展日新月异，不同的产品也层出不穷，如AutoGPT、BabyAGI等。论文和研究概念在各个领域也得到了广泛关注，比如SAM。

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lulucas光 2023-04-28

FasterWhsiperGUI 更快更强更好用的 whisper

前一篇文章中 曾经介绍过 OpenAI 的开源模型 whisper，可以执行 99 种语言的语音识别和文字转写。 但是 whisper 模型占用计算资源多，命令行使用门槛高，所以还介绍了 whisper 模型的 c++ 实现：whisper.cpp 项目，以及该项目的 GUI 版本 ：whisperDesktop 。whisper.cpp 项目采用 c++ 语言以及 ggml 张量计算库对 whisper 模型进行了重新实现，whisperDesktop 则对whsiper.cpp 的成果进行了进一步利用

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UAreGoing2nd 2023-07-27

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