一、前言最近在做文本生成，用到huggingfacetransformers库的文本生成generate()函数，是GenerationMixin类的实现（classtransformers.generation_utils.GenerationMixin），是自回归文本生成预训练模型相关参数的集大成者。因此本文解读一下这些参数的含义以及常用的GreedySearch、BeamSearch、Sampling（Temperature、Top-k、Top-p）等各个算法的原理。这个类对外提供的方法是generate()，通过调参能完成以下事情：greedydecoding：当num_beams=1
一、前言最近在做文本生成，用到huggingfacetransformers库的文本生成generate()函数，是GenerationMixin类的实现（classtransformers.generation_utils.GenerationMixin），是自回归文本生成预训练模型相关参数的集大成者。因此本文解读一下这些参数的含义以及常用的GreedySearch、BeamSearch、Sampling（Temperature、Top-k、Top-p）等各个算法的原理。这个类对外提供的方法是generate()，通过调参能完成以下事情：greedydecoding：当num_beams=1
目录一、概要二、具体解析1.相对位置索引计算第一步 2.相对位置索引计算第二步3.相对位置索引计算第三步一、概要 在SwinTransformer采用了相对位置编码的概念。 那么相对位置编码的作用是什么呢？ 解释：在解释相对位置编码之前，我们需要先了解一下在NLP中PositionEncoder即PE，NLP中Position_Encoder理解 在SwinTransformer中，将特征图如按7*7的窗口大小划分为多个小窗格，单独在每个小窗格内进行Attention计算。这样一来，窗口内就相当于有 49个Token即49个像素值，这些像素是有一定的位置关
目录一、概要二、具体解析1.相对位置索引计算第一步 2.相对位置索引计算第二步3.相对位置索引计算第三步一、概要 在SwinTransformer采用了相对位置编码的概念。 那么相对位置编码的作用是什么呢？ 解释：在解释相对位置编码之前，我们需要先了解一下在NLP中PositionEncoder即PE，NLP中Position_Encoder理解 在SwinTransformer中，将特征图如按7*7的窗口大小划分为多个小窗格，单独在每个小窗格内进行Attention计算。这样一来，窗口内就相当于有 49个Token即49个像素值，这些像素是有一定的位置关
ChatGPT等基于Transformer的大语言模型具备极强的在上下文中学习（In-ContextLearning，ICL）的能力：输入少量示例样本，即能够正确回答同类问题。如何理解这种ICL能力？本文作者实验发现并证明一种ICL的新机制：自动算法选择，可以允许单一Transformer模型在不同输入数据上选择执行完全不同的，适合该数据的学习算法，类似统计与机器学习专家能够现实完成的工作。基于量化的Transformer构造，文章一并给出Transformer实现ICL的一套全面的统计理论，包含近似精度，预测表现，以及预训练的样本复杂度。图片论文地址：https://arxiv.org/ab
继超快且省内存的注意力算法FlashAttention爆火后，升级版的2代来了。FlashAttention-2是一种从头编写的算法，可以加快注意力并减少其内存占用，且没有任何近似值。比起第一代，FlashAttention-2速度提升了2倍。甚至，相较于PyTorch的标准注意力，其运行速度最高可达9倍。一年前，StanfordAILab博士TriDao发布了FlashAttention，让注意力快了2到4倍，如今，FlashAttention已经被许多企业和研究室采用，广泛应用于大多数LLM库。如今，随着长文档查询、编写故事等新用例的需要，大语言模型的上下文以前比过去变长了许多——GPT-
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。微软大模型新架构，正式向Transformer发起挑战！论文标题明晃晃地写道：RetentiveNetwork（RetNet）：大模型领域Transformer的继任者。图片论文提出新的Retention机制来代替Attention。来自微软亚研院和清华的研究人员，毫不讳言“野心”，大胆放话：RetNet实现了良好的扩展结果、并行训练、低成本部署和高效推理。这些特性使这一基础架构，成为大语言模型中Transformer的有力继承者。而实验数据也显示，在语言建模任务上：RetNet可以达到与Transformer相当的困
原因:使用nginx进行文件操作,该错误表示请求体过大,更改一下nginx的请求体大小就可以了解决:在nginx的配置文件中新增:client_max_body_size1024m;>根据需求设置大小,1024m只是示例;http{ #将nginx代理的所有请求实体的大小限制为1024mclient_max_body_size1024m;}server{#将该服务下的所有请求实体的大小限制为1024mclient_max_body_size1024m;}重新启动nginx!重启方法:进入sbin目录下启动方式： 启动nginx的命令:/usr/local/nginx/sbin/nginx 停
连接mysql数据库时报错：原因：mysql版本问题。mysql8之前的版本中加密规则是mysql_native_password,而在mysql8之后,加密规则是caching_sha2_password，所以可以需要改变mysql的加密规则1.打开cmd窗口，登录mysql;mysql-uroot-h127.0.0.1-P3306-p--u后面root为自己数据库的用户名--h后面为(mysql服务所在地址)，我自己是在本机测试，所以为127.0.0.1--P(可选,默认3306指定端口号)会提示输入密码，输入自己数据库的密码，可以看到版本信息，则登录成功；2.查看现有的用户也可以输入命令
连接mysql数据库时报错：原因：mysql版本问题。mysql8之前的版本中加密规则是mysql_native_password,而在mysql8之后,加密规则是caching_sha2_password，所以可以需要改变mysql的加密规则1.打开cmd窗口，登录mysql;mysql-uroot-h127.0.0.1-P3306-p--u后面root为自己数据库的用户名--h后面为(mysql服务所在地址)，我自己是在本机测试，所以为127.0.0.1--P(可选,默认3306指定端口号)会提示输入密码，输入自己数据库的密码，可以看到版本信息，则登录成功；2.查看现有的用户也可以输入命令
