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#Transformer

共 28 篇相关文章

SpecSlot:解耦细节与全局注意力的像素生成Transformer
·4 分钟

SpecSlot:解耦细节与全局注意力的像素生成Transformer

SpecSlot 提出一种角色耦合的 tokenization 方法,将低频全局结构与高频局部细节解耦,在不扩大全局注意力序列的前提下提升像素空间生成 Transformer 的细节表现,并在 ImageNet 和文本到图像任务上以更低算力取得更好效果。

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十分钟搞懂AI大模型:Token、向量与Transformer原理
·10 分钟

十分钟搞懂AI大模型:Token、向量与Transformer原理

从Token、向量嵌入到Transformer自注意力机制,系统拆解AI大模型预训练、微调与推理三阶段原理,解释大模型为何逐词输出、幻觉从何而来,以及它如何理解上下文语义。

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手算Transformer前向传播:逐矩阵理解大模型
·6 分钟

手算Transformer前向传播:逐矩阵理解大模型

一位Reddit用户分享通过手算Transformer前向传播的每个矩阵来理解大模型内部机制的方法,涵盖位置编码、编码器形状不变性以及BERT与编码器的关系,并附有分步练习资源。

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Transformer泛化边界新解:长序列训练为何比多样本更高效
·3 分钟

Transformer泛化边界新解:长序列训练为何比多样本更高效

最新研究联合分析Transformer的分布内泛化与长度泛化,发现增加训练长度比增加样本数指数级更高效,为长序列训练策略提供理论依据。

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生成式AI开发课:FlashAttention、GQA与MoE架构解析
·5 分钟

生成式AI开发课:FlashAttention、GQA与MoE架构解析

解析生成式AI开发课第二讲:FlashAttention如何减少GPU内存搬运,GQA与MQA如何通过共享键值头压缩KV缓存,混合专家MoE如何以更少激活参数扩大模型容量,以及这些技术的性能与质量取舍。

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从零手写Transformer:5.3万参数造恐龙名字生成器
·4 分钟

从零手写Transformer:5.3万参数造恐龙名字生成器

开发者用 PyTorch 从零手写 Transformer,打造 5.3 万参数的 DinoGPT 恐龙名字生成器,训练于 1535 个恐龙名称,并封装成 Streamlit 可交互 demo。本文解析其技术思路、小模型学习价值与产品化启示。

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从零实现Transformer架构:训练加速与效果提升实战
·4 分钟

从零实现Transformer架构:训练加速与效果提升实战

Reddit开发者从零实现Transformer架构但训练慢效果差。本文分析瓶颈并提供PyTorch 2.0注意力优化、混合精度、学习率调度等加速方法,以及小数据下的效果提升策略。

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玻璃Transformer:用11分钟训练窥探模型内部机制
·3 分钟

玻璃Transformer:用11分钟训练窥探模型内部机制

Reddit开发者Rick分享“玻璃Transformer”项目:用Kaggle免费11分钟训练追踪token从输入到输出的流动,生成1000+页追踪数据,为Transformer替代架构的快速诊断提供低成本方案。

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非对称循环Transformer:固定全局表示,迭代解码新范式
·4 分钟

非对称循环Transformer:固定全局表示,迭代解码新范式

非对称循环Transformer(AsymLoop)将单遍上下文编码与循环状态细化分离,固定全局KV缓存,在1B规模下常识推理平均准确率从49.58%提升至50.85%,为循环语言模型提供新设计范式。

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LLM如何生成一个词:从Token到KV Cache的完整链路
·5 分钟

LLM如何生成一个词:从Token到KV Cache的完整链路

从token切分到transformer注意力,从Prefill/Decode两阶段到KV Cache成本,再到LLM为何没有记忆,一文讲清大模型生成一个词的完整链路与长上下文昂贵的根本原因。

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从零推导Transformer:你也能凭记忆发明它
·3 分钟

从零推导Transformer:你也能凭记忆发明它

从RNN瓶颈到注意力机制,本文拆解Transformer的推导逻辑,说明为什么你可以凭记忆重新发明这一架构,并给出可复现的组件积木。

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跨市场元学习:MetaGrid如何提升电价预测精度
·4 分钟

跨市场元学习:MetaGrid如何提升电价预测精度

MetaGrid通过跨市场元学习和拓扑感知Transformer,在五个美国ISO的电价预测基准上实现最低MAE,比最佳基线提升3.1%,比从头训练提升7.7%。

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RoPE衰减曲线是噪声:取绝对值也无法修复
·10 分钟

RoPE衰减曲线是噪声:取绝对值也无法修复

RoPE注意力衰减曲线其实是采样噪声,取绝对值也无法修复。本文解析旋转位置编码的相对性证明、相位退相干本质、LCG种子相关bug,以及NTK缩放为何无法作用于最快频率对,附226条验证断言与实测数据。

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联邦学习+时序Transformer:车载CAN总线异常检测新框架
·4 分钟

联邦学习+时序Transformer:车载CAN总线异常检测新框架

一篇arXiv新论文提出面向车载CAN总线的异常检测框架,结合时序Transformer编码器与联邦轻量级检测头,在保护数据隐私的同时实现高效、稳健的异常识别,为智能网联汽车网络安全提供新思路。

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Softmax注意力如何学会决策阈值:一项理论动力学研究
·5 分钟

Softmax注意力如何学会决策阈值:一项理论动力学研究

解析arXiv最新研究:双参数softmax注意力模型如何通过梯度预训练学习决策阈值。文章深入剖析误差分解、协调参数发散机制及单头模型局限,为理解Transformer注意力的学习动力学提供理论视角。

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AttSVD:用注意力引导的SVD压缩KV缓存,内存砍半不掉点
·6 分钟

AttSVD:用注意力引导的SVD压缩KV缓存,内存砍半不掉点

AttSVD提出基于注意力引导SVD的KV缓存低秩压缩方法,无需训练,沿特征轴压缩而非删除token,在LongBench等基准上仅用50%显存即可保持与完整缓存相当的精度,为长上下文大模型推理提供新思路。

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Transformer、RNN、SSM:AI模型的记忆到底藏在哪里?
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Transformer、RNN、SSM:AI模型的记忆到底藏在哪里?

从「记忆住在哪里」这一全新视角,对比RNN的循环隐藏状态、Transformer的KV缓存与SSM/Mamba的选择性状态,并探讨BDH等以网络为中心的架构,剖析AI模型记忆与计算的根本权衡。

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Yandex Sona:单个Transformer取代15+推荐组件的工程实践
·5 分钟

Yandex Sona:单个Transformer取代15+推荐组件的工程实践

Yandex Music推出Sona,用单个Transformer取代15+候选生成器、预排序与排序模型。A/B测试显示活跃用户+4.53%、收听时长+6.30%,并通过History Compression将长序列推理成本减半。

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