语音识别中的Transformer和Conformer（一）简介先验知识Embedding什么是Padding、max_lenmax_lenPadding注意力机制TRM中的注意力Transformer架构整体网络架构代码Encoder==位置编码（PositionalEncoding）==获得Padding多头注意力机制前馈神经网络层解码端为什么需要mask解码器自身的MASK多头注意力机制编码器-解码器的交互MASK多头注意力机制参考连接简介随着端到端语音识别技术的发展，以Transformer、Conformer及其变种为首的模型架构在训练效率和字准率上已经超越传统的又贵又慢又不稳定的R
文章目录ChatGPT原理与架构ChatGPT的预训练ChatGPT的迁移学习ChatGPT的中间件编程ChatGPT原理与架构：大模型的预训练、迁移和中间件编程【文末送书-31】ChatGPT原理与架构近年来，人工智能领域取得了巨大的进展，其中自然语言处理（NLP）是备受瞩目的一部分。ChatGPT，作为GPT-3.5架构的代表之一，突显了大模型在处理自然语言任务方面的卓越能力。本文将深入探讨ChatGPT的原理与架构，重点关注其预训练、迁移学习以及中间件编程的方面。ChatGPT的预训练ChatGPT的成功建立在大规模预训练的基础上。预训练是通过大量文本数据来训练模型，使其学会理解语言的语
文章目录Transformer前言网络结构图：EncoderInputEmbeddingPositionalEncoderself-attentionPaddingmaskAdd&NormFeedForwardDecoderinputmaskedMulti-HeadAttentiontest时的Decoder预测Transformer前言Transformer最初是用于nlp领域的翻译任务。出自谷歌2017年发表的论文AttentionIsAllYouNeed当然现在已经应用于各类任务了，在CV领域也表现非常出色。本文是自己的学习笔记，因为我主要是看图像方面的，所以中间有些关于nlp的一些特殊
论文题目：PreferenceTransformer:ModelingHumanPreferencesusingTransformersforRL，ICLR2023，5668，poster。pdf：https://arxiv.org/pdf/2303.00957.pdfhtml：https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2303.00957openreview：https://openreview.net/forum?id=Peot1SFDX0项目网站：https://sites.google.com/view/preference-transformerGitHub
英伟达的GPU正在吞噬这个世界。科技公司对英伟达的超级计算GPU有着近乎无尽的需求。不再是那个只为游戏显卡提供图形渲染服务的英伟达，现在的英伟达利用他的GPU开创了一个新时代：人类能够与计算机对话，计算机能够回应人类。而最终，计算机甚至可能超越人类。WIED最近对黄仁勋进行了一次专访，在访谈过程中，老黄用自己的幽默和智慧回答了几乎一切关于自己和英伟达过去和未来的问题。61岁的老黄穿着他标志性的皮夹克和极简主义黑色运动鞋出现。他说，他讨厌星期一的早晨，因为他周日也要工作一整天，这让他在一周的开始就已经感到很疲惫了。2012年，一小群研究人员推出了使用GPU而非CPU来运行代码的开创性图像识别系统
这一次，谷歌DeepMind在基础模型方面又有了新动作。我们知道，循环神经网络（RNN）在深度学习和自然语言处理研究的早期发挥了核心作用，并在许多应用中取得了实功，包括谷歌第一个端到端机器翻译系统。不过近年来，深度学习和NLP都以Transformer架构为主，该架构融合了多层感知器（MLP）和多头注意力（MHA）。Transformer已经在实践中实现了比RNN更好的性能，并且在利用现代硬件方面也非常高效。基于Transformer的大语言模型在从网络收集的海量数据集上进行训练，取得了显著的成功。纵然取得了很大的成功，但Transformer架构仍有不足之处，比如由于全局注意力的二次复杂性，
Transformer又又又被挑战了！这次的挑战者来自大名鼎鼎的谷歌DeepMind，并且一口气推出了两种新架构，——Hawk和Griffin。论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.19427这种将门控线性RNN与局部注意力混合在一起的模型新架构的表现相当亮眼。首先，同为线性RNN架构的Griffin，凭借着1/2的训练数据，在所有评测中全面优于之前大火的Mamba。更重要的是，Griffin将模型成功扩展到了14B，做到了Mamba想做却没能做的事。其次，面对基于Transformer架构的模型，Griffin则凭借着1/6的训练数据，打平甚至超越了同等参数量的Ll
MambaMamba:Linear-TimeSequenceModelingwithSelectiveStateSpacesMambaMamba摘要背景存在的问题本文的做法实验结果文章内容Transformer的缺点Structuredstatespacesequencemodels(SSMs)介绍本文的工作模型介绍StateSpaceModelsSelectiveStateSpaceModels本文的灵感来源ImprovingSSMswithSelectionEfficientImplementationofSelectiveSSMsASimplifiedSSMArchitectureSel
继续写：https://blog.csdn.net/chenhao0568/article/details/134920391?spm=1001.2014.3001.5502词嵌入模型（WordEmbeddingModels）如Word2Vec,GloVe词嵌入模型，如Word2Vec和GloVe，是自然语言处理（NLP）领域的关键技术。它们的主要作用是将文字（特别是词汇）转换为计算机能够理解的数值形式。这些数值形式被称为“嵌入”（embeddings），它们捕捉了词汇的语义和语境信息。Word2VecWord2Vec是最著名的词嵌入方法之一。它由Google的研究团队开发，主要有两种模型结构
【Flink-1.17-教程】-【四】FlinkDataStreamAPI（2）转换算子（Transformation）【基本转换算子、聚合算子】1）基本转换算子（map/filter/flatMap）1.1.映射（map）1.2.过滤（filter）1.3.扁平映射（flatMap）2）聚合算子（Aggregation）2.1.按键分区（keyBy）2.2.简单聚合（sum/min/max/minBy/maxBy）2.3.归约聚合（reduce）数据源读入数据之后，我们就可以使用各种转换算子，将一个或多个DataStream转换为新的DataStream。1）基本转换算子（map/filte
