注意力机制是Transformer模型的标志性组件，但并非唯一构建模块。线性层与激活函数同样至关重要。本文将介绍：

当顾客在商品搜索结果列表中点击某个商品时，意味着该商品比未点击的结果更相关。"学习排序"模型利用这种隐式反馈来改进搜索结果，通过"成对"(比较结果对)或列表式(...

文本分类是自然语言理解领域最基础的任务。例如，某中心智能助手的用户请求需要按领域分类（天气、音乐、智能家居等），许多自然语言处理应用依赖词性分类解析器。对于类别...

近年来，混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）技术在大模型领域迅速崛起，成为解决计算效率和扩展性问题的关键创新。我将从核心原理、显著优势...

Transformer已成为自然语言处理领域的主流架构，其在时间序列分析（尤其是长周期预测）中也展现出卓越的性能与效率。本文提出局部注意力机制（LAM），一种专...

在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLM）已成为推动产业变革的核心引擎。作为AI应用开发工程师，理解大模型的内在机制和开发范式至关重要。本文将从零开始，系统拆解...

我们介绍了Inworld TTS-1，这是一组两个基于Transformer的自回归文本转语音(TTS)模型。我们最大的模型TTS-1-Max拥有88亿参数，专...

当顾客点击产品搜索结果列表中的某个商品时，暗示该商品优于未点击项。传统"学习排序"模型通过比较点击/未点击结果的"成对比较"或"列表排序"方式利用这种隐式反馈。...

随着人工智能的发展，文本与图像等多模态数据的统一建模成为研究热点。统一多模态 Transformer（Unified Multimodal Transforme...

在上一篇文章LLM学习笔记：如何理解LLM中的Transformer架构中，我们了解了在GPT、stable diffusion以及情感分析等AI领域常见的 T...

AI已经在我们的工作和生活中全面开花了，好久之前在GPT、混元大模型出来的时候，就想着能够学习一下关于AI的知识，所以这次打算从LLM开始学习，就问DeepSe...

For linguists bewildered by large language models (LLMs), the confusion often st...

基础大模型通过原始大数据的“自监督学习”（self-srupervised learning），利用多层神经网络，获得数据相关的知识。自监督学习是一种特别的监督...

在《文档数字化采集与智能处理：图像弯曲矫正技术概述》一文中，我们介绍了文档图像矫正技术的发展沿革与代表性方案。随着文档智能处理的需求逐步升级，文档图像去畸变技术...

Transformer 架构是现代深度学习中非常重要的模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域。以下是一个使用 Python 和 PyTo...

蛋先生：是的，它是 Google 在2017年发表的一篇名为“Attention Is All You Need”的论文中提出的神经网络架构

在数字营销领域，广告创意的质量直接影响广告的效果和转化率。随着人工智能技术的发展，深度学习在广告创意生成方面展现出了巨大的潜力。本文将介绍如何使用Python实...

模型地址：mistralai (Mistral AI_) (huggingface.co)，需要在这个网页上申请权限（地址填国外）

Llama3.1共开源了8B、70B、405B三种参数量的模型，三个模型具体信息如下图，其中405B除了BF16精度，还有FP8量化版模型，针对8B额外开源了经...