介绍两篇利用Transformer做图像分类的论文：CoAtNet（NeurIPS2021），ConvMixer（ICLR2022）。CoAtNet结合CNN和Transformer的优点进行改进，ConvMixer则patch的角度来说明划分patch有助于分类。CoAtNet:MarryingConvolutionandAttentionforAllDataSizes,NeurIPS2021论文：https://arxiv.org/abs/2106.04803CoAtNet:MarryingConvolutionandAttentionforAllDataSizes代码：https://g
【Transformer】Transformer网络解析（Self-Attention、Multi-HeadAttention、位置编码、Mask等）文章目录【Transformer】Transformer网络解析（Self-Attention、Multi-HeadAttention、位置编码、Mask等）1.介绍2.模型2.1Self-Attention2.2Multi-HeadAttention2.3Self-Attention与Multi-HeadAttention对比2.4PositionalEncoding2.5Mask2.5.1paddingmask2.5.2MaskedMulti
说明大模型的基本特征就是大，单机单卡部署会很慢，甚至显存不够用。毕竟不是谁都有H100/A100,能有个3090就不错了。目前已经有不少框架支持了大模型的分布式部署，可以并行的提高推理速度。不光可以单机多卡，还可以多机多卡。我自己没啥使用经验，简单罗列下给自己备查。不足之处，欢迎在评论区指出。框架名称出品方开源地址FasterTranaformer英伟达FasterTransformergithubTGIhuggingfacehuggingface/text-generation-inferencevLLM伯克利大学LMSYS组织github-vllmdeepspeed微软github.com
©PaperWeekly 原创·作者|An.单位|中科院自动化所研究方向|计算机视觉、模型压缩引言近年来，Transformer已成为自然语言处理的标准模型结构，并在计算机视觉、语音识别等领域也取得了许多成果。然而，存储空间占用大、推理延迟高等问题阻碍了其实际应用。因此，针对Transformer的模型压缩方法得到了广泛的研究，结构化剪枝就是其中非常重要的一类方法。过往的Transformer结构化剪枝方法虽然可以对模型参数量和计算量进行压缩，但由于下面的三类原因，在实践中通常难以应用：1.重新训练和/或联合学习剪枝配置方案会使训练时间增加多达10倍，显著增加了计算开销；2.复杂的剪枝框架包含
BEV+Transformer成为了高阶智能驾驶领域最为火热的技术趋势。近日，在2023年广州车展期间，不少车企及智能驾驶厂商都发布了BEV+Transformer方案。其中，极越01已经实现了“BEV+Transformer”的“纯视觉”方案的量产，成为国内唯一量产“纯视觉”智驾方案的厂商。预计明年1月，极越01将在BEV+Transformer的基础上通过OTA升级更新OCC占用网络技术，极大提升异形障碍物识别能力和场景泛化能力，并实现BEV+Transformer+OCC的“纯视觉”高阶智驾完整技术体系。除此之外，蔚来、小鹏、理想、百度、华为等主流主机厂、自动驾驶方案商在此前也推出了基于
本文分享自华为云社区《【云图说】第282期初识华为云OrgID：轻松实现统一帐号、统一授权》，作者：码上开花_Lancer。组织成员帐号OrgID是面向企业提供组织管理、企业成员帐号管理以及SaaS应用授权管理能力的云服务。OrgID将HuaweiID帐号体系延伸到企业用户，统一华为云面向生态SaaS服务的组织、帐号，帮助企业解决用户注册、登录体验和企业内应用帐号不统一等痛点问题。点击关注，第一时间了解华为云新鲜技术~
摘要本文主要针对NLP任务中经典的Transformer模型的来源、用途、网络结构进行了详细描述，对后续NLP研究、注意力机制理解、大模型研究有一定帮助。1.引言Awesome-Text2SQL这个项目主要收集了针对大型语言模型和Text2SQL等的精选教程和资源，希望能够共同学习、共同推动Text2SQL领域进步！地址：GitHub-eosphoros-ai/Awesome-Text2SQL:CuratedtutorialsandresourcesforLargeLanguageModels,Text2SQL,andmore.在上一篇《Text-to-SQL小白入门（一）》中，我们介绍了Te
文章目录1.GAM注意力模块2.STN模块3.SENet通道注意力模块4.DConv动态卷积5.完全注意力FANs6.CA注意力7.自适应空间特征融合（ASFF）8.全新多尺度融合（CFNet2023年）9.无参数注意力机制（simAM）10.卷积三重注意力模块11.SelectiveQueryRecollection（SQR）12.CV自动数据增强插件（MedAugment）13.域泛化语义分割模型用即插即用的模块“缝合”，加入自己的想法快速搭积木炼丹。这种方法可以简化模型设计，减少冗余工作，帮助我们快速搭建模型结构，不需要从零开始实现所有组件。除此以外，这些即插即用的模块都具有标准接口，意
DDoS攻击是指分布式拒绝服务，是一种网络攻击手法。本文分享自华为云社区《【云图说】第297期初识华为云DDoS防护AAD——DDoS攻击防护平台》，作者：阅识风云。DDoS攻击是指分布式拒绝服务，是一种网络攻击手法。攻击者使用网络上多个被攻陷的电脑作为攻击机器向特定的目标发动DoS攻击，使目标电脑的网络或系统资源耗尽，服务暂时中断或停止，导致合法用户不能正常访问网络服务。点击关注，第一时间了解华为云新鲜技术~
继vit之后，进一步证明了Transformer可以在视觉领域广泛应用，并且可以应用到半监督以及自监督中。 SwinTransformer：HierarchicalVisionTransformerUsingShiftedWindowsSwinTransformer：用了移动窗口的层级式的Transformer，Swin来自ShiftedWindows。他可以像CNN一样做到层级式提取，使提取到的特征有多尺度的概念摘要Vit出现后虽然让大家看到了Transformer在视觉领域的潜力，但并不确定Transformer可以做掉所有视觉任务。SwinTransformer可以作为一个通用的骨干网络
