作者|QuentinAnthony、StellaBiderman、HaileySchoelkopfOneFlow编译翻译|贾川、徐佳渝、杨婷1引言Transformer语言模型的许多基本重要信息可以通过简单计算得出。不幸的是，这些计算公式在自然语言处理（NLP）社区中并不广为人知。AI非营利研究组织EleutherAI收集整理这些公式，并介绍这些公式的来源和重要性。注：本文主要关注显存（VRAM）主导的训练成本。有关推理成本和时延方面的类似讨论，请参见此前发布的《大型语言模型的推理演算》。（本文经授权后由OneFlow编译发布，译文转载请联系OneFlow获得授权。原文：https://blo
ONETRANSFORMERCANUNDERSTANDBOTH2D&3DMOLECULARDATA目录总结一、Introduction二、Transformer-M三、Experiment1. PCQM4Mv2performance(2D)2. PDBBINDperformance(2D&3D)3.QM9performance(3D)4. AblationstudyImpactofthepre-trainingtasks：Impactofmodedistribution：四、Conclusion参考（具体细节见原文）总结 今天给大家介绍的是来自北京大学贺笛团队和微软在arXiv发
5月30日消息，近日Meta团队开发了一款名为Megabyte的AI模型以抗衡Transformer，据称Megabyte解决了Transformer模型所面临的问题，并且在速度上提升了40%。▲ 图源Arxiv目前Transformer在自然语言处理等领域非常流行，但由于其序列数据的处理方式是逐步进行的，无法并行化处理，因此训练速度较慢；难以处理长序列，因为其在反向传播过程中，梯度很容易消失或爆炸；此外，由于需要在每一步保留历史信息，内存消耗较大。而Megabyte模型将输入和输出序列划分为patch，而不是单个的token。这种架构使得对大多数任务而言字节级别的预测相对容易，例如根据前几个
Transformer无疑是过去几年内机器学习领域最流行的模型。自2017年在论文「AttentionisAllYouNeed」中提出之后，这个新的网络结构，刷爆了各大翻译任务，同时创造了多项新的记录。但Transformer在处理长字节序列时有个硬伤，就是算力损耗严重，而Meta的研究人员的最新成果则可以很好地解决这一缺陷。他们推出了一种全新的模型架构，能跨多种格式生成超过100万个token，并超越GPT-4等模型背后的现有Transformer架构的功能。这个模型被称为「兆字节」（Megabyte），是一种多尺度解码器架构（Multi-scaleDecoderArchitecture），
Transformer:一、总体架构Transformer是“编码器—解码器”架构，由编码器(encoder)和解码器(decoder)组成，其都是多头自注意力模块的叠加。其中，inputsequence分成两部分，分别为源(input)输入序列和目标(output)输出序列。前者输入编码器，后者输入解码器，两个序列均需进行embedding表示并加入位置信息。二、encoder1.总体架构：Transformer编码器由多个相同的层叠加而成，每个层都有两个子层(sublayer)，第一个是多头自注意力(multi-headself-attention)汇聚；第二个子层是基于位置的前馈神经网络
1.swin-transformer网络结构实际上，我们在进行代码复现时应该是下图,接下来我们根据下面的图片进行分段实现2.PatchPartition&PatchEmbedding首先将图片输入到PatchPartition模块中进行分块，即每4x4相邻的像素为一个Patch，然后在channel方向展平（flatten）。假设输入的是RGB三通道图片，那么每个patch就有4x4=16个像素，然后每个像素有R、G、B三个值所以展平后是16x3=48，所以通过PatchPartition后图像shape由[H,W,3]变成了[H/4,W/4,48]。然后在通过LinearEmbeding层对
1.swin-transformer网络结构实际上，我们在进行代码复现时应该是下图,接下来我们根据下面的图片进行分段实现2.PatchPartition&PatchEmbedding首先将图片输入到PatchPartition模块中进行分块，即每4x4相邻的像素为一个Patch，然后在channel方向展平（flatten）。假设输入的是RGB三通道图片，那么每个patch就有4x4=16个像素，然后每个像素有R、G、B三个值所以展平后是16x3=48，所以通过PatchPartition后图像shape由[H,W,3]变成了[H/4,W/4,48]。然后在通过LinearEmbeding层对
论文名称：TransformersinTimeSeries:ASurvey论文下载：https://arxiv.org/abs/2202.07125论文源码：https://github.com/qingsongedu/time-series-transformers-review论文作者：阿里巴巴达摩院论文年份：2022这篇论文的源Github仓库里，对参考文献进行了归类，并给出了论文地址，非常清晰。根据Transformer的架构和应用进行论文分类，对了解Transformer在时间序列中的应用大有裨益。Transformer相关知识已经在之前的博客中介绍过了：图解Word2Vec图解Tr
论文名称：TransformersinTimeSeries:ASurvey论文下载：https://arxiv.org/abs/2202.07125论文源码：https://github.com/qingsongedu/time-series-transformers-review论文作者：阿里巴巴达摩院论文年份：2022这篇论文的源Github仓库里，对参考文献进行了归类，并给出了论文地址，非常清晰。根据Transformer的架构和应用进行论文分类，对了解Transformer在时间序列中的应用大有裨益。Transformer相关知识已经在之前的博客中介绍过了：图解Word2Vec图解Tr
在学习Transformer模型过程中不可避免的一个过程便是要对序列进行位置编码，在Transformer中分为固定位置编码与可学习的位置编码，其一般采用固定位置编码中的正余弦位置编码方式。今天便以DETR模型为例，介绍正余弦编码的原理与实现过程。首先给出其公式：创建mask这里的mask是DETR的骨干网络在对图像进行特征提取时为将所有图片统一到相同大小而采取填充方式生成的，主要是为了区别那块是填充的信息，这些信息在我们后面的注意力计算过程与位置编码过程中是不考虑的。假设mask为4×4大小，输入图像大小为3×3。a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])#输
