「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
AttentionIsAllYouNeedTransformer原文解读与细节复现导读在Transformer出现以前，深度学习的基础主流模型可分为卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、图对抗神经网络GAN。而Transformer的横空出世，吸引了越来越多的研究者的关注：Transformer不仅在NLP领域取得了耀眼的成绩，近年来甚至一度屠榜CV领域的各大比赛，热度超前。所以，基于之前对Transformer的研究与理解，更基于对新技术的好奇与渴求，接下来的几篇文章我会从最经典的Transformer结构出发，沿着NLP和CV两大主线，为大家讲解几篇影响力巨大的paper。前言Trans
1摘要Transformer一直是自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)的核心。NLP和CV的巨大成功激发了研究者对Transformer在点云处理中的使用的探索。但是，Transformer如何应对点云的不规则性和无序性？Transformer对不同的3D表示（例如点云或体素）的适用性如何？Transformer对各种3D处理任务的能力如何？到目前为止，还没有对这些问题的研究进行系统的调查。论文全面概述了用于3D点云分析的Transformer算法。首先介绍Transformer结构的理论并回顾其在2D/3D领域的应用。然后，提出了三种不同的分类法（即基于实现、数据表示和任务），可以从多
1摘要Transformer一直是自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)的核心。NLP和CV的巨大成功激发了研究者对Transformer在点云处理中的使用的探索。但是，Transformer如何应对点云的不规则性和无序性？Transformer对不同的3D表示（例如点云或体素）的适用性如何？Transformer对各种3D处理任务的能力如何？到目前为止，还没有对这些问题的研究进行系统的调查。论文全面概述了用于3D点云分析的Transformer算法。首先介绍Transformer结构的理论并回顾其在2D/3D领域的应用。然后，提出了三种不同的分类法（即基于实现、数据表示和任务），可以从多
在迈向通用人工智能（AGI）的诸多可能的方向中，发展多模态大模型（MLLM）已然成为当前炙手可热的重要路径。在GPT4对图文理解的冲击下，更多模态的理解成为学术界关注的焦点，通感时代真要来了吗？我们知道，人类在学习的过程中不仅仅会接触到文字、图像，还会同时接触声音、视频等各种模态的信息，并在脑中对这些信息同时进行加工处理和统一学习。那么：人工智能可以具备人类统一学习多模态信息的能力吗？事实上，多模态之间的互补性可以增强人工智能的学习能力，比如，CLIP将图像与文本进行统一学习的方式就取得了巨大的成功。但受限于多种模态之间巨大的差异性以及现有多模态模型对配对数据的依赖性，实现模态通用感知存在着艰
目录前言模型结构实验总结QuestionSummary前言虽然说transformer已经是NLP领域的一个标准：BERT模型、GPT3或者是T5模型，但是当年Visiontransformer提出时用transformer来做CV还是很有限的；在视觉领域，自注意力要么是跟卷积神经网络一起使用，要么用来把某一些卷积神经网络中的卷积替换成自注意力，但是还是保持整体的结构不变；ViT是2020年Google团队提出的将Transformer应用在图像分类的模型，因为其模型“简单”且效果好，可扩展性强（scalable，模型越大效果越好），成为了transformer在CV领域应用的里程碑著作，也引
在上一篇文章中，我们一口气介绍了LSTM、Word2Vec、GloVe、ELMo等四种模型的技术发展，以及每种模型的优缺点与应用场景，全文超过一万字，显得冗长且繁杂，在下文部分我们将分开介绍Transformer、BERT、GPT1/GPT2/GPT3/ChatGPT等模型的技术发展和相关应用场景等，本文将主要介绍Transformer模型。在整理AIGC系列的的文章内容时，根据成都深度智谷科技有限公司、深度人工智能教育机构的成老师提供的帮助，以及知识查询，完成了该系列目前的内容，后续内容还会继续寻求帮助持续更新。Transformer（变压器模型）Transformer模型是Vaswani等
Transformer是什么呢？\qquadTransformer最早起源于论文Attentionisallyourneed，是谷歌云TPU推荐的参考模型。\qquad目前，在NLP领域当中，主要存在三种特征处理器——CNN、RNN以及Transformer，当前Transformer的流行程度已经大过CNN和RNN，它抛弃了传统CNN和RNN神经网络，整个网络结构完全由Attention机制以及前馈神经网络组成。首先给出一个来自原论文的Transformer整体架构图方便之后回顾。\qquad上图中的Transformer可以说是一个使用“selfattention”的Seq2seq模型。那
Transformer是什么呢？\qquadTransformer最早起源于论文Attentionisallyourneed，是谷歌云TPU推荐的参考模型。\qquad目前，在NLP领域当中，主要存在三种特征处理器——CNN、RNN以及Transformer，当前Transformer的流行程度已经大过CNN和RNN，它抛弃了传统CNN和RNN神经网络，整个网络结构完全由Attention机制以及前馈神经网络组成。首先给出一个来自原论文的Transformer整体架构图方便之后回顾。\qquad上图中的Transformer可以说是一个使用“selfattention”的Seq2seq模型。那
