峰值内存消耗是训练深度学习模型（如视觉Transformer和LLM）时的常见瓶颈。本文提供了一系列可以在不牺牲建模性能和预测精度的情况下，将PyTorch中的内存消耗降低到约1/20的技术。以PyTorch的Torchvision库中的视觉transformer为基础，本文作者编写了大约100行代码的训练脚本，并且所有代码示例都可以在GitHub上找到。以下是本文将要介绍的技术名称：微调visiontransformer自动混合精度训练低精度训练ReducedBatchSize训练梯度积累与Microbatches选择更精简的优化器在目标设备上实例化模型分布式训练与张量共享参数卸载以上九种方
关于除了attention其他的transformer部分，结合看的transformer论文及自己的其他查询资料总结如下：一、MASK mask操作在sequence类操作很常见，因为定长输入的序列很多时候存在填充情况，不利用mask参数告诉模型无意义填充值，会导致无效学习，甚至由于梯度传播的梯度消失问题，还会影响模型效果。而对于transform模型，除了类似sequence模型存在的需要paddingmask的情况，还在decode部分，需要对于decode进行未来数据的遮蔽，进行sequencemask，具体如下，以下参考博客：Transformer模型详解_XP-Code的
Meta-Transformer是一个用于多模态学习的新框架，用来处理和关联来自多种模态的信息，如自然语言、图像、点云、音频、视频、时间序列和表格数据，虽然各种数据之间存在固有的差距，但是Meta-Transformer利用冻结编码器从共享标记空间的输入数据中提取高级语义特征，不需要配对的多模态训练数据。该框架由统一的数据标记器、模式共享编码器和用于各种下游任务的任务头组成。它是在不同模式下使用未配对数据执行统一学习的第一次努力。实验表明，它可以处理从基础感知到实际应用和数据挖掘的广泛任务。Meta-Transformer数据到序列的令牌标记研究人员提出了一种元标记化方案，将来自不同模式(如文
近日，上海人工智能实验室和OpenNLPLab的一个研究团队提出了一种新的大型语言模型TransNormerLLM，其中完全抛弃了基于Softmax的注意力机制，而是使用了新提出的线性注意力。据介绍，TransNormerLLM是首个基于线性注意力的大型语言模型（LLM），其在准确度和效率方面的表现优于传统的基于Softmax注意力的模型。研究者也将发布其预训练模型的开源版本。论文：https://arxiv.org/abs/2307.14995模型：https://github.com/OpenNLPLab/TransnormerLLM大型语言模型已经为自然语言处理（NLP）领域带来了变革。
分享一篇阅读的用于弱监督分割的论文论文标题：TransCAM:TransformerAttention-basedCAMRefinementforWeaklySupervisedSemanticSegmentation作者信息：代码地址：https://github.com/liruiwen/TransCAMAbstract大多数现有的WSSS方法都是基于类激活映射（CAM）来生成像素级的伪标签，用于监督训练。但是基于CNN的WSSS方法只是凸出最具有区别性的地方，即CAM部分激活而不是整体对象。作者提出了TransCAM模型，它基于Conforme的backbone结构，利用transfor
「我发现注意力公式里有个bug，八年了都没有人发现。所有Transformer模型包括GPT、LLaMA都受到了影响。」昨天，一位名叫EvanMiller的统计工程师的话在AI领域掀起了轩然大波。我们知道，机器学习中注意力公式是这样的：图片自2017年Transformer问世，这个公式已被广泛使用，但现在，EvanMiller发现这个公式是错的，有bug！EvanMiller的这篇博客解释了当前流行的AI模型如何在关键位置出现错误，并使得所有Transformer模型都难以压缩和部署。总结而言，EvanMiller引入了一种新函数QuietAttention，也叫Softmax_1，这是对传
「注意力公式」中存在了8年的bug，竟被国外小哥发现了？瞬间，这个话题就在网上炸开了锅。现在基于Transformer打造的主流模型，GPT-4、Lalma2、PaLM等都将受到影响。Eppo初创公司的工程师EvanMiller今天在博客中介绍了这一重大发现，并表示：研究人员上个月分离了bug——但是他们误失了一个简单的解决方案，「为什么LLM设计人员应该停止使用Softmax？」图片那么，究竟是什么bug，能够暗藏8年？作者在博文中，引用了维特根斯坦别有蕴意的一句话，「对于无法言说之事，必须保持沉默」。图片注意力是OffByOne这篇博文标题为「注意力是OffByOne」。图片你能看到这个公
一、介绍1.1背景2017年，Google的一篇 AttentionIsAllYouNeed 为我们带来了Transformer，其在NLP领域的重大成功展示了它对时序数据的强大建模能力，自然有人想要把Transformer应用到时序数据预测上。在Transformer的基础上构建时序预测能力可以突破以往的诸多限制，最明显的一个增益点是，TransformerforTS可以基于Multi-headAttention结构具备同时建模长期和短期时序特征的能力。本文将要介绍的一个充分利用了Transformer的优势，并在Transformer的基础上改进了Attention的计算方式以适应时序数据
在iOS9中，是否可以检测应用程序何时在iOS9的侧拉或SplitView模式下运行？我试过阅读Apple的documentation在iOS9多任务处理上，但没有任何运气......我问是因为我的应用程序中可能有一个功能，当应用程序在侧拉中打开时我想禁用该功能。 最佳答案 只需检查您的窗口是否占据了整个屏幕:BOOLisRunningInFullScreen=CGRectEqualToRect([UIApplicationsharedApplication].delegate.window.frame,[UIApplication
在iOS9中，是否可以检测应用程序何时在iOS9的侧拉或SplitView模式下运行？我试过阅读Apple的documentation在iOS9多任务处理上，但没有任何运气......我问是因为我的应用程序中可能有一个功能，当应用程序在侧拉中打开时我想禁用该功能。 最佳答案 只需检查您的窗口是否占据了整个屏幕:BOOLisRunningInFullScreen=CGRectEqualToRect([UIApplicationsharedApplication].delegate.window.frame,[UIApplication
