transformer专题

2025秋招NLP算法面试真题(二)-史上最全Transformer面试题：灵魂20问帮你彻底搞定Transformer

简单介绍之前的20个问题的文章在这里： https://zhuanlan.zhihu.com/p/148656446 其实这20个问题不是让大家背答案，而是为了帮助大家梳理 transformer的相关知识点，所以你注意看会发现我的问题也是有某种顺序的。本文涉及到的代码可以在这里找到： https://github.com/DA-southampton/NLP_ability 问题

算是一些Transformer学习当中的重点内容

一、基础概念 Transformer是一种神经网络结构，由Vaswani等人在2017年的论文Attentions All YouNeed”中提出，用于处理机器翻译、语言建模和文本生成等自然语言处理任务。Transformer同样是encoder-decoder的结构，只不过这里的“encoder”和“decoder”是由无数个同样结构的encoder层和decoder层堆叠组成

Simple-STNDT使用Transformer进行Spike信号的表征学习（一）数据处理篇

文章目录 1.数据处理部分1.1 下载数据集1.2 数据集预处理1.3 划分train-val并创建Dataset对象1.4 掩码mask操作数据、评估标准见NLB2021 https://neurallatents.github.io/ 以下代码依据 https://github.com/trungle93/STNDT 原代码使用了 Ray+Config文件进行了参数搜

QuantML-Qlib Model | Kansformer： KAN+Transformer时序模型用于股票收益率预测

QuantML-Qlib Model | Kansformer： KAN+Transformer时序模型用于股票收益率预测原创 QuantML QuantML 2024-06-18 20:57 上海 Content 之前公众号介绍了几篇KAN的文章，也做过KAN相关的模型： What KAN I say？KAN代码全解析 QuantML-Qlib开发版 | 最新神经网络结构KAN用于因

从零对Transformer的理解（台大李宏毅）

Self-attention layer自注意力对比与传统cnn和rnn，都是需要t-1时刻的状态然后得到t时刻的状态。我不知道这样理解对不对，反正从代码上看我是这么认为的。而transformer的子注意力机制是在同一时刻产生。意思就是输入一个时间序列，在计算完权重后就直接得到状态。计算注意力机制的参数q，k，v 那么相信大家肯定看不懂上面的，接下来我来说说a(1,n)怎么计算（如图）

在大模型发展历程中，有两个比较重要点：第一，Transformer 架构。它是模型的底座，但 Transformer 不等于大模型，但大模型的架构可以基于 Transformer；第二，GPT。严格意义上讲，GPT 可能不算是一个模型，更像是一种预训练范式，它本身模型架构是基于 Transformer，但 GPT 引入了“预测下一个词”的任务，即不断通过前文内容预测下一个词。之后，在大量的数据上进

为什么Transformer的编码器和解码器如此重要？一文带你读懂

Transformer 模型是一种基于自注意力（self-attention）机制的深度学习模型，最初是为了解决自然语言处理（NLP）中的序列到序列（sequence-to-sequence）任务而提出的，如机器翻译。Transformer 由编码器和解码器两部分组成，两者都基于相同的自注意力机制，但它们在功能和使用上有所不同。编码器（Encoder）编码器是Transformer模型中的

解锁AI的终极秘密：Transformer如何颠覆自然语言处理？

大语言模型系列：Transformer 一、前言二、Transformer诞生的背景三、Transformer横空出世四、Transformer的基本结构4.1. 编码器-解码器架构4.2. 自注意力机制4.3. 多头注意力机制4.4. 前馈神经网络4.5. 残差连接和层归一化五、Transformer的工作原理5.1输入嵌入5.2位置编码5.3编码器堆栈5.4解码器堆栈5.5输出生成5.

基于Pytorch框架的深度学习Vision Transformer神经网络蝴蝶分类识别系统源码

第一步：准备数据 6种蝴蝶数据：self.class_indict = ["曙凤蝶", "麝凤蝶", "多姿麝凤蝶", "旖凤蝶", "红珠凤蝶", "热斑凤蝶"]，总共有900张图片，每个文件夹单独放一种数据第二步：搭建模型本文选择一个Vision Transformer网络，其原理介绍如下： Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer架

最火AI角色扮演流量已达谷歌搜索20%！每秒处理2万推理请求，Transformer作者公开优化秘诀

卡奥斯智能交互引擎是卡奥斯基于海尔近40年工业生产经验积累和卡奥斯7年工业互联网平台建设的最佳实践，基于大语言模型和RAG技术，集合海量工业领域生态资源方优质产品和知识服务，旨在通过智能搜索、连续交互，实时生成个性化的内容和智能化产品推荐，为用户提供快速、可靠的交互式搜索服务，首创了聚焦工业领域的智能交互引擎。详情戳：卡奥斯智能交互引擎https://datayi.cn/w/DPWgDgjP

两个让Transformer网络变得更简单，更高效的方法

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Sainbayar Sukhbaatar, Armand Joulin 编译：ronghuaiyang 导读 Transformer网络给深度学习的许多领域带来了巨大的进步，但它们在训练和推理过程中都非常需要计算资源，今天给大家带来两个使Transformer模型更简单、更高效的方法。 Transformer网络给深度

Transformer中16个注意力头一定要比1个注意力头效果好吗？

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 作者：Paul Michel 编译：ronghuaiyang 导读多头注意力中的冗余分析，看看是否可以在不影响性能的情况下做剪枝。 “Hercules Slaying the Hydra”, Sebald Beham, 1545 (source: Art Institute of Chicago) 自Vaswani等人提出tr

【深度学习】大语言模型系列-Transformer

Transformer是一种深度学习模型，最初由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出，它彻底革新了自然语言处理（NLP）领域。在此之前，循环神经网络（RNNs）及其变体，如长短期记忆网络（LSTMs）和门控循环单元（GRUs），是处理序列数据（包括文本）的主流方法。然而，Transformer通过引入自注意力（self-attention

Glancing Transformer for Non-Autoregressive Neural Machine Translation翻译

公众号系统之神与我同在图1：机器翻译方法的概率模型。(b)普通的神经机器翻译(NAT)采用条件输入凹痕LM。©掩蔽-预测神经网络翻译(NAT)使用掩蔽LM(MLM)和RE需要多次解码。(d)我们提出的Glancing语言模型(GLM)利用解码器的预测来决定Glancing在训练期间进行采样策略，并且在推理期间只需要一次解码。摘要最近关于非自回归神经网络翻译(NAT)的研究旨在，

Transformer模型全解析：从原理到实践，图解+手撕代码_transformer模型详解

Transformers 亮相以来彻底改变了深度学习模型。今天，我们来揭示 Transformers 背后的核心概念：注意力机制、编码器-解码器架构、多头注意力等等。通过 Python 代码片段，让你深入了解其原理。一、理解注意力机制注意力机制是神经网络中一个迷人的概念，特别是在涉及到像 NLP 这样的任务时。它就像给模型一个聚光灯，让它能够集中注意力在输入序列的某些部分，同时忽略

PyTorch中实现Transformer模型

前言对于论文给出的模型架构，使用 PyTorch 分别实现各个部分。命名transformer.py，引入的相关库函数： import copyimport torchimport mathfrom torch import nnfrom torch.nn.functional import log_softmax# module: 需要深拷贝的模块# n: 拷贝的次数#

2024最新AI大模型-LLm八股合集（八）-Transformer模型

更多2024最新AI大模型-LLm八股合集可以拉到文末！！！ MHA & MQA & MGA （1）MHA 从多头注意力的结构图中，貌似这个所谓的多个头就是指多组线性变换层，其实并不是，只有使用了一组线性变化层，即三个变换张量对Q，K，V分别进行线性变换，这些变换不会改变原有张量的尺寸，因此每个变换矩阵都是方阵，得到输出结果后，多头的作用才开始显现，每个头开始从词义层面分割输出的张量，也就是

Pytorch编写Transformer

本文参考自https://github.com/datawhalechina/learn-nlp-with-transformers/blob/main/docs/ 在学习了图解Transformer以后，需要用Pytorch编写Transformer，下面是写代码的过程中的总结，结构根据图解Transformer进行说明。 import numpy as npimport torchimp

一文彻底搞懂 Transformer（图解+手撕）

Transformers 亮相以来彻底改变了深度学习模型。今天，我们来揭示 Transformers 背后的核心概念：注意力机制、编码器-解码器架构、多头注意力等等。通过 Python 代码片段，让你深入了解其原理。一、理解注意力机制注意力机制是神经网络中一个迷人的概念，特别是在涉及到像 NLP 这样的任务时。它就像给模型一个聚光灯，让它能够集中注意力在输入序列的某些部分，同时忽略其他

Transformer预测 | 基于Transformer+LSTM股票价格预测时间序列预测（Pytorch）

效果一览基本介绍股票行情是引导交易市场变化的一大重要因素，若能够掌握股票行情的走势，则对于个人和企业的投资都有巨大的帮助。然而，股票走势会受到多方因素的影响，因此难以从影响因素入手定量地进行衡量。但如今，借助于机器学习，可以通过搭建网络，学习一定规模的股票数据，通过网络训练，获取一个能够较为准确地预测股票行情的模型，很大程度地帮助我们掌握股票的走势。本项目搭建了Transformer+

【时序预测】-Transformer系列

Transformer 2017 NIPS 重点：Attention Is All You Need 核心：Attention Is All You Need Informer 2021 AAAI（Best Paper）重点：Transformer + Sparse attention （稀疏）核心：Sparse attention(ProbSparse attention)结构：只

Transformer预测 | 基于Transformer的锂电池寿命预测（Pytorch，CALCE数据集）

文章目录文章概述模型描述程序设计参考资料文章概述 Pytorch实现基于Transformer 的锂电池寿命预测，环境为pytorch 1.8.0，pandas 0.24.2 随着充放电次数的增加，锂电池的性能逐渐下降。电池的性能可以用容量来表示，故寿命预测 (RUL) 可以定义如下： SOH(t)=CtC0×100%, 其中，C0 表示额定容量，Ct

注意力机制和Transformer模型各部分功能解释

文章目录 Transformer1、各部分功能解释2、通过例子解释a.输入预处理位置编码b.Encoder 的处理c.Decoder的输入Decoder的工作流程d.输出预测总结 Attention代码和原理理解 Transformer 运行机理：（1）假设我们需要进行文本生成任务。我们将已经有的文本首先通过词嵌入并进行位置编码作为输入，输入到encoder中，en

Vision Transformer with Sparse Scan Prior

摘要 https://arxiv.org/pdf/2405.13335v1 In recent years, Transformers have achieved remarkable progress in computer vision tasks. However, their global modeling often comes with substantial computation

【机器学习】使用Perceiver模型解决Transformer效率低下问题

1.引言 1.1.技术背景 Transformer在高维度输入上计算效率低下，制约了Transformer框架的应用和迭代：内存消耗大：当处理高维度输入，如长文本或高分辨率图像时，Transformer需要将模型参数和中间状态都保存到内存中。这会导致巨大的内存消耗。例如，在KV存储机制下，对于batch size为512、上下文长度为2048的设置，KV缓存里需要的空间规模可能达到3T

Transformer中的Self-Attention和Multi-Head Attention

2017 Google 在Computation and Language发表当时主要针对于自然语言处理（之前的RNN模型记忆长度有限且无法并行化，只有计算完ti时刻后的数据才能计算ti+1时刻的数据，但Transformer都可以做到）文章提出Self-Attention概念，在此基础上提出Multi-Head Atterntion 下面借鉴霹雳吧啦博主的视频进行学习： Se