Redian新闻
>
Transformer 杀疯了

Transformer 杀疯了

公众号新闻

Transformer 是近年来一种新的序列转换模型,完全基于注意力机制而不使用循环或卷积神经网络。避免了以往神经网络中并行及复杂度方面的问题。

Transformer一经出现,即创造了多项新的记录,比如英-德的翻译任务最好记录提高了 2 个 BLEU 值。而且,该模型的训练耗时短,对大数据或者有限数据集均有良好表现。因此,该模型引领了注意力机制在自然语言处理(NLP)领域的研究热潮,目前大热的 Bert 就是基于 Transformer 构建的。


可以说,想要NLP学的好,Transformer模型不可少!如果你现在还没掌握Transformer模型,千万不要错过本次学习的机会!


6月19日20:00,我邀请了中国科学院大学博士、在腾讯和微软亚洲研究院拥有丰富NLP项目经验的John老师,为大家带来直播讲座《Transformer简介和预训练语言模型应用》


不仅如此,我还专门为大家收集了40篇精选Transformer论文合集,以及部分论文复现代码!扫码预约直播,全部免费赠送!想要的同学立刻扫码领取吧!


扫码添加企微预约直播

免费领取40篇论文合集+复现代码!


直播预告


👆👆👆

扫码添加企微预约直播

免费领取40篇论文合集+复现代码!


论文合集


顶会审稿人精选40篇大型预训练语言模型应用论文,还有部分复现代码:

预约直播,全部免费赠送!


扫码添加企微预约直播

免费领取40篇论文合集+复现代码!


课件预览



扫码添加企微预约直播

免费领取40篇论文合集+复现代码!

微信扫码关注该文公众号作者

戳这里提交新闻线索和高质量文章给我们。
相关阅读
transformer高效训练方法一览欲穷千里目,只有扬起头科学匠人 | 胡瀚:成功用Swin Transformer连接CV和NLP主流架构的“破壁人”Transformer开山论文惊天「翻车」?图与代码不一致,神秘bug看傻了彻底解决ChatGPT健忘症!突破Transformer输入限制:实测支持200万个有效tokenICLR 2023 | DIFFormer: 扩散过程启发的Transformer大模型的好伙伴,浅析推理加速引擎FasterTransformerICLR 2023 | Edgeformers: 基于Transformer架构的表征学习框架从自由的悲歌到随心所欲不逾矩——by: kudoofRWKV项目原作解读:在Transformer时代重塑RNN长篇小说《如絮》第一百一十九章 哈尔滨-1954年 1 门诊云原生 AI 工程化实践:FasterTransformer 加速 LLM 推理VCE物理— transformer的理解和例题RWKV论文燃爆!将RNN崛起进行到底!可扩百亿级参数,与Transformer表现相当!Transformer八子:新硅谷「叛徒」铸就 AI 世界「至尊魔戒」RWKV:在Transformer时代重振RNNTransformer升级之路:一种全局长度外推的新思路12种模态,一个学习框架,Meta-Transformer实现骨干网络大一统在Transformer时代重塑RNN,RWKV将非Transformer架构扩展到数百亿参数基于Transformer的大模型是如何运行的?Meta从全局和上下文学习揭秘星标破10万!Auto-GPT之后,Transformer越新里程碑炸裂!微软新作LongNet:将Transformer扩展到10亿个Tokens比Transformer快4成!Meta发布全新Megabyte模型,解决算力损耗硬伤ICLR 2023|场景三维重建新SOTA!基于3D Transformer的单目场景重建大幅优化推理过程,字节高性能Transformer推理库获IPDPS 2023最佳论文奖《我的父亲是流亡学生》: 22. 绝食请愿无自注意力照样高效!RIFormer开启无需token mixer的Transformer结构新篇章5分钟端侧部署视觉大模型!专为Transformer优化的AI芯片来了20+篇里程碑式论文,带你从「Transformer的前世」速通到ChatGPTICML 2023 | 轻量级视觉Transformer (ViT) 的预训练实践手册无题图与代码不一致,Transformer论文被发现错误,网友:早该被指出1000次transformer的细节到底是怎么样的?Transformer 连环18问!PackedBert:如何用打包的方式加速Transformer的自然语言处理任务Transformer作者创立,Hinton、李飞飞青睐,明星创企Cohere推出打工人专用知识助手
logo
联系我们隐私协议©2024 redian.news
Redian新闻
Redian.news刊载任何文章,不代表同意其说法或描述,仅为提供更多信息,也不构成任何建议。文章信息的合法性及真实性由其作者负责,与Redian.news及其运营公司无关。欢迎投稿,如发现稿件侵权,或作者不愿在本网发表文章,请版权拥有者通知本网处理。