了解了 Transformer 的大体流程后，肯定有很多同学会好奇，上文只说了编码和解码，那 Transformer 到底是如何做到的这些呢？先别急，我们再回到文章的一开始的 Transformer 架构图，可以看到在 Encoder、Decoder 内部都拥有着两个非常重要的模块，Multi-Head-Attention 模块和 ...

如果有人问目前最火的基础模型是啥？那我一定回答是Transformer模型。Transformer模型自2017年提出以来，一直深受大家喜欢，其架构主要分为三种变体：Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder，每种变体都有其独特的特点和应用场景。 嵌入层处理：对输入文本的每个 ...

在上一篇文章中介绍了大模型的嵌入和向量，这一篇来介绍一下大模型的经典架构之Transformer架构的编码器和解码器。 像很多人一样，一直在奇怪Transformer架构经过多层编码和解码之后就能处理输入数据并生成新的数据；所以，今天我们就来深入了解一下Transformer ...

热衷于写博客的前谷歌科学家Yi Tay近日坐飞机太无聊，又撰写了一篇深度文章，探讨了当下很多人关心的一个话题——LLM时代模型架构的此消彼长和风云变幻。 这次Yi Tay试图解开在新的LLM时代里正在发生的所有事情，关于「BERT和T5发生了什么」？也关于Transformer ...

太长不看，一句话总结就是，将 MAE 预训练好的 Encoder-Decoder 整体迁移到目标检测中，比只迁移 Encoder 的方案性能↑，泛化性↑。 Motivation 在做目标检测等下游任务的时候，往往是把在 ImageNet 上预训练的 Backbone 迁移过去，对于检测头来说，都是随机初始化的，这 ...

据悉，吴晓教授指导的2015级计算机科学与技术专业三名同学周亦凡、姜润皓和翁爽以及博士生何俊彦共同完成的人工智能领域的论文“BranchGAN: Unsupervised Mutual Image-to-Image Transfer with A Single Encoder and Dual Decoders”被国际顶级期刊IEEE Trans. on Multimedia（影响因子3.977 ...