这里将介绍如何从零开始,使用Transformer模型训练一个最小化的聊天机器人。该流程将尽量简化,不依赖预训练模型,并手动实现关键步骤,确保每一步都容易理解。
X-CLIP 模型是由 Bolin Ni、Houwen Peng、Minghao Chen、Songyang Zhang、Gaofeng Meng、Jianlo...
VipLlava 模型是由 Mu Cai、Haotian Liu、Siva Karthik Mustikovela、Gregory P. Meyer、Yunin...
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MGP-STR 模型由 Peng Wang、Cheng Da 和 Cong Yao 在多粒度预测用于场景文本识别中提出。MGP-STR 是一个概念上简单但强大的...
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它建议对传统 Transformer 注意力进行微调,使其线性化。这样,模型可以用作循环网络:同时传递时间戳 0 和时间戳 1 的输入与在时间戳 0 传递输入,...
RoCBert 模型是由 HuiSu、WeiweiShi、XiaoyuShen、XiaoZhou、TuoJi、JiaruiFang、JieZhou 在 RoCB...
REALM 模型是由 Kelvin Guu、Kenton Lee、Zora Tung、Panupong Pasupat 和 Ming-Wei Chang 在RE...
导出到 ONNX 的目标是通过TensorRT部署推断。伪量化将被分解为一对 QuantizeLinear/DequantizeLinear ONNX 操作。将...
PEGASUS-X 模型由 Jason Phang、Yao Zhao 和 Peter J. Liu 在 Investigating Efficiently Ex...
免责声明: 分词器的默认行为已在 2023 年 4 月修复并更改。之前的版本在目标和源分词序列的末尾都添加了 [self.eos_token_id, self....