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2023-10-02 talkingdev

视觉变换器的需求:寄存器

近几周出现的最酷、最简洁的视觉论文之一。视觉变换器使用“无用”的像素值作为存储全局信息的地方,这使得注意力映射变得难以解读。然而,如果你向词汇表中加入一个简单的 [reg] 标记,模型就会使用它,而不会将信息...

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2023-09-25 talkingdev

HuggingFace变形金刚中的Flash Attention 2:性能大幅提升

最新版本的Flash Attention在提升模型上下文长度和性能的同时,其速度也得到了极大的提升。目前,Flash Attention正在被HuggingFace生态系统本地化支持的过程中。Flash Attention的升级不仅仅提升了模型的运算速度,...

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2023-09-20 talkingdev

HF transformers,最新的背景移除技术

Matting是一种创建黑白掩膜以分割出图像重要部分的过程。它通常用于前景和背景的分割。智能手机的人像模式使用了一种与这里描述的ViTMatte相似的方法。这种技术发展现代化,为未来的图像处理技术开创了新的可能。此...

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2023-09-18 talkingdev

SPDTransNet开源,应用Transformers进行更深入的睡眠分析

变压器是一种智能算法,通常用于处理文本或图像。这个项目调整了它们,使其能够与EEG数据一起工作,以更好地理解睡眠阶段。变压器的这种新应用打开了一个新的可能性,即通过使用复杂的深度学习模型来解决健康问题,...

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2023-08-22 talkingdev

AI的初期阶段:从LLMs、Transformer到扩散模型

我们当前的时代正处于一个全新的人工智能阶段,这个阶段的特点是LLMs、变压器和扩散模型的广泛应用。这与以往的人工智能发展阶段有着明显的区别。LLMs是一种复杂的深度学习模型,可以处理大量的数据并预测结果。变压...

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2023-08-15 talkingdev

Outlines:一种用于神经文本生成的开源库

Outlines是一个用于神经文本生成的库。它帮助开发人员通过与外部系统建立强大的接口来指导文本生成。Outlines与所有模型兼容,可以作为transformers库中generate方法的更灵活的替代品使用。

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2023-08-08 talkingdev

TorchScale——提供高效有效的Transformers扩展的PyTorch库

TorchScale是一款PyTorch库,让研究者和开发者能够更高效、更有效地扩展Transformers。它是为了满足对于大规模数据处理的需求而生的工具,通过使用TorchScale,我们可以在保持高性能的同时,实现Transformers的扩展...

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2023-08-03 talkingdev

新研究提出‘聚焦线性注意力’方法,提升视觉变压器的效率与功效(GitHub Repo)

最新研究中,科研人员引入了一种名为‘聚焦线性注意力’的新方法,使变压器(Transformers)变得更为高效和强大。研究人员设计了新的映射函数和秩恢复模块,旨在在保持计算需求较低的同时,提升模型的性能。这一突破性...

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