transformers专题

[论文笔记]LLM.int8(): 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scale

引言今天带来第一篇量化论文LLM.int8(): 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scale笔记。为了简单，下文中以翻译的口吻记录，比如替换"作者"为"我们"。大语言模型已被广泛采用，但推理时需要大量的GPU内存。我们开发了一种Int8矩阵乘法的过程，用于Transformer中的前馈和注意力投影层，这可以将推理所需

【人工智能】Transformers之Pipeline（十五）：总结（summarization）

目录一、引言二、总结（summarization） 2.1 概述 2.2 BERT与GPT的结合—BART 2.3 应用场景 2.4 pipeline参数 2.4.1 pipeline对象实例化参数 2.4.2 pipeline对象使用参数 2.4.3 pipeline返回参数 2.5 pipe

HOW DO VISION TRANSFORMERS WORK

HOW DO VISION TRANSFORMERS WORK Namuk Park1,2, Songkuk Kim1 1Yonsei University, 2NAVER AI Lab{namuk.park,songkuk}@yonsei.ac.kr 总结 MSA 改善模型泛化能力： MSA 不仅提高了模型的准确性，还通过平滑损失景观来提高泛化能力。损失景观的平坦化使得模型更容易优化，表现

【HuggingFace Transformers】LlamaMLP源码解析

LlamaMLP源码解析 1. LlamaMLP 介绍2. LlamaMLP类源码解析 1. LlamaMLP 介绍 LlamaMLP 是 LLaMA 模型中的 MLP 层，主要用于对输入特征进行非线性变换。在分片预训练模式下，线性层的权重被切分，分步处理后再进行拼接和求和，而在常规模式下，直接应用线性变换和激活函数处理输入数据。其计算公式为： o u t p u t = W

NLP-文本摘要：利用预训练模型进行文本摘要任务【transformers：pipeline、T5、BART、Pegasus】

一、pipeline 可以使用pipeline快速实现文本摘要 from transformers import pipelinesummarizer = pipeline(task="summarization", model='t5-small')text = """summarize: (CNN)For the second time during his papacy, Pope Fr

论文泛读: TransNeXt: Robust Foveal Visual Perception for Vision Transformers

文章目录 TransNeXt: Robust Foveal Visual Perception for Vision Transformers论文中的知识补充非QKV注意力变体仿生视觉建模动机现状问题贡献方法 TransNeXt: Robust Foveal Visual Perception for Vision Transformers 论文链接: https://o

【HuggingFace Transformers】LlamaModel源码解析

LlamaModel源码解析 1. LlamaModel 介绍2. LlamaModel类源码解析3. 4维因果注意力掩码生成 1. LlamaModel 介绍 LlamaModel 是一个基于 Transformer 架构的解码器模型，用于自然语言处理任务。它是 Meta 的 LLaMA (Large Language Model Meta AI) 系列的一部分，设计用于生成

【HuggingFace Transformers】BertSelfOutput 和 BertOutput源码解析

BertSelfOutput 和 BertOutput源码解析 1. 介绍1.1 共同点(1) 残差连接 (Residual Connection)(2) 层归一化 (Layer Normalization)(3) Dropout(4) 线性变换 (Linear Transformation) 1.2 不同点(1) 处理的输入类型(2) 线性变换的作用(3) 输入的特征大小 2. 源码解析

【HuggingFace Transformers】BertIntermediate 和 BertPooler源码解析

BertIntermediate 和 BertPooler源码解析 1. 介绍1.1 位置与功能1.2 相似点与不同点 2. 源码解析2.1 BertIntermediate 源码解析2.2 BertPooler 源码解析 1. 介绍 1.1 位置与功能 (1) BertIntermediate 位置：位于 BertLayer 的注意力层（BertSelfAttention

全局上下文视觉转换器（Global Context Vision Transformers）

摘要 https://arxiv.org/pdf/2206.09959 我们提出了全局上下文视觉转换器（GC ViT），这是一种新颖的架构，旨在提高计算机视觉中的参数和计算利用率。我们的方法利用全局上下文自注意力模块与标准的局部自注意力相结合，以有效且高效的方式对长程和短程空间交互进行建模，而无需执行昂贵的操作，如计算注意力掩码或移动局部窗口。此外，我们还解决了ViT中归纳偏差缺失的问题，并提出

ACdream 1198 Transformers' Mission（最短路）

题目地址：http://acdream.info/problem?pid=1198 比赛的时候做出的人很少。。。所以我也没看。。。。其实就是一道简单的最短路。。。要使时间最短，那么对于每一个点来说都要最短的时间从起点走到该点，然后再用最短的时间从该点到终点，那么只要求两次最短路就行了。然后最后求两个最短路的和的最大值，即最晚到达的时间。代码如下: #include <iostream>

解读FastAPI异步化为transformers模型打造高性能接口解析

from fastapi import FastAPIfrom transformers import AutoModel, AutoTokenizerimport numpy as npfrom starlette.responses import JSONResponseapp = FastAPI() 加载模型和分词器 model = AutoModel.from_pretrain

【HuggingFace Transformers】BertSelfAttention源码解析

BertSelfAttention源码解析 1. BertSelfAttention类介绍1.1 关键组件1.2 主要方法 2. BertSelfAttention类源码解析(核心简版)3. BertSelfAttention类源码解析 1. BertSelfAttention类介绍 BertSelfAttention 类是 BERT 模型的核心组件之一，主要负责实现多头

transformers调用llama的方式

transformers调用llama的使用方式不同版本llama对应的transformers库版本llama2llama3Meta-Llama-3-8B-InstructMeta-Llama-3-8B llama3.1Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 不同版本llama对应的transformers库版本 # llama2pip install to

【人工智能】Transformers之Pipeline（十二）：零样本物体检测（zero-shot-object-detection）

目录一、引言二、零样本物体检测（zero-shot-object-detection） 2.1 概述 2.2 技术原理 2.3 应用场景 2.4.1 pipeline对象实例化参数 2.4.2 pipeline对象使用参数 2.4 pipeline实战 2.5 模型排名三、总结一、引言 pipeline（管道）是huggingface trans

transformers调用llama的使用方式

transformers调用llama的使用方式不同版本llama对应的transformers库版本llama2llama3Meta-Llama-3-8B-InstructMeta-Llama-3-8B llama3.1Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 不同版本llama对应的transformers库版本 # llama2pip install to

【深度学习】基于Transformers的大模型推理框架

本文旨在介绍基于transformers的decoder-only语言模型的推理框架。与开源推理框架不同的是：本框架没有利用额外的开源推理仓库，仅基于huggingface，transformers，pytorch等原生工具进行推理，适合新手学习大模型推理流程。支持batch推理支持获得各种中间层状态，概率值，生成token等支持选择题形式QA和free-form形式QA任务代码仓库：gi

ModuleNotFoundError: No module named ‘transformers_modules.chatglm-6b-v1‘

ModuleNotFoundError: No module named 'transformers_modules.chatglm-6b-v1' 欢迎来到英杰社区https://bbs.csdn.net/topics/617804998 欢迎来到我的主页，我是博主英杰，211科班出身，就职于医疗科技公司，

Transformers和Langchain中几个组件的区别

1.对于Transformers框架的介绍 1.1 介绍： transformers 是由 Hugging Face 开发的一个开源库，它提供了大量预训练模型，主要用于自然语言处理（NLP）任务。这个库提供的模型可以用于文本分类、信息抽取、问答、文本生成等多种任务。 1.2 应用场景：文本分类：使用 BERT、RoBERTa 等模型进行情感分析、意图识别等。命名实体识别（NER）：使用序列

自然语言处理领域的明星项目推荐：Hugging Face Transformers

在当今人工智能与大数据飞速发展的时代，自然语言处理（NLP）已成为推动科技进步的重要力量。而在NLP领域，Hugging Face Transformers无疑是一个备受瞩目的开源项目。本文将从项目介绍、代码解释以及技术特点等角度，为您深入剖析这一热门项目。一、项目介绍 Hugging Face Transformers是一个包含众多NLP领域先进模型的开源项目，由Hugging F

transformers datasets

☆ 问题描述在进行自然语言处理项目时，经常需要加载和处理不同的数据集。为了简化这一过程，我们可以使用datasets库来方便地加载、切分、查看和处理数据。本解决方案提供了如何使用datasets库加载、查看和处理数据的详细示例，包括如何加载在线数据集、切分数据集、选择和过滤数据、数据映射和保存等操作。 ★ 解决方案 # load online datasetsdatasets = loa

论文阅读--Cross-view Transformers for real-time Map-view Semantic Segmentation

一种新的2D维度的bev特征提取方案，其通过引入相机先验信息（相机内参和外参）构建了一个多视图交叉注意力机制，能够将多视图特征映射为BEV特征。 cross view attention：BEV位置编码+由根据相机标定结果（内参和外参）演算得到的相机位置编码+多视图特征做attention得到整体上文章的网络前端使用CNN作为特征抽取网络，中端使用CNN多级特征作为输入在多视图下优化BEV特

transformers Tokenizer

☆ 问题描述 Tokenizer的学习笔记（Tokenizer is all you need） Tokenizer用于数据预处理 - 分词 - 构建词典 - 数据转换 - 数据填充与截断现在Tokenizer可以做到上面的所有事情。 ★ 解决方案 Tokenizer的基本使用 # 导入Tokenizerfrom transformers import AutoTokenizer#

【CVPR2021】LoFTR：基于Transformers的无探测器的局部特征匹配方法

LoFTR：基于Transformers的局部检测器 0. 摘要我们提出了一种新的局部图像特征匹配方法。我们建议先在粗略级别建立像素级密集匹配，然后再在精细级别细化良好匹配，而不是按顺序进行图像特征检测、描述和匹配。与使用成本体积搜索对应关系的密集方法相比，我们在 Transformer 中使用自注意力层和交叉注意力层来获得以两个图像为条件的特征描述符。Transformer 提供的全局

代码解读 | Hybrid Transformers for Music Source Separation[07]

一、背景 0、Hybrid Transformer 论文解读 1、代码复现|Demucs Music Source Separation_demucs架构原理-CSDN博客 2、Hybrid Transformer 各个模块对应的代码具体在工程的哪个地方 3、Hybrid Transformer 各个模块的底层到底是个啥（

transformers 不同精度float16、bfloat16、float32加载模型对比

参考： https://github.com/chunhuizhang/pytorch_distribute_tutorials/blob/main/tutorials/amp_autocast_mixed_precision_training.ipynb from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizerdevice =