近日，基于线性注意力模型与内置循环的RWKV模型成为Transformers库中首个推出的RNN模型。该模型是一个强大的语言模型，理论上可运行较长的上下文窗口，并具有快速的运行速度。目前，该模型在HuggingFace平台上的开发...

据报道，研究人员近日发表了一篇论文，提出了一种名为EfficientViT的高速Vision Transformer模型。该模型在保证处理速度的同时，能够提高模型的准确度。通过重新设计Transformer模型的某些部分，他们能够显著降低与...

Unlimiformer是一种新的方法，可以与任何基于transformer的模型配合使用，使其能够处理超长的输入文本，而不会出现限制。这种酷炫的技术可以改善BART和Longformer等模型，使它们能够对超长文本进行概括，甚至是整本...

本文介绍了Transformer模型训练中需要用到的数学知识，其中包括以下三个核心点： - 计算需要多少个GPU进行训练； - 计算模型的宽度应该是多少； - 不管模型大小，都需要至少训练200B个标记。 除此之外，还有其他有...

本文是一篇采访亚马逊的两位杰出科学家Sudipta Sengupta和Dan Roth的转录，谈论机器学习技术。在谈话中，两位科学家帮助解密了从单词表示到定制硅上的专业计算等一切事项。从2019年以来，神经网络架构Transformers已...

以下是本次新技术发布的三个核心要点： - 实时物体检测一直是计算代价高昂的问题，而新的Real-Time Detection Transformer (RT-DETR)技术通过采用高效的混合编码器和IoU感知查询选择等优化策略，成功解决了这个问题...

新闻内容： Transformer模型是一种深度学习模型，近年来在自然语言处理任务中表现出色。那么，它究竟是什么，又是怎么工作的呢？以下是本文的重点： - Transformer模型是什么 - Transformer模型的历史和发展...