从经典的ViTs说起，即基于MHSA构建远距离建模实现全局感受野的覆盖，但缺乏像CNNs般的归纳偏差能力。因此在泛化能力上相对较弱，需要大量的训练样本和数据增强策略来弥补。针对这个问题，SwinTransformer率先引入了移位窗口自注意力来引入归纳偏差并减少计算成本。然而，作者

更多面试题的获取方式请留意我的昵称或看评论区LLAMA中的FFN层作用是什么？总结上网上看到的一些分析，毕竟当时Transformer提出来的时候，可能也没考虑到会被研究的这么细。模型结构本身[AttentionisNotAllYouNeed:PureAttentionLosesRankDoublyExponentiallywit

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来源：晓飞的算法工程笔记公众号，转载请注明出处论文:ClearCLIP:DecomposingCLIPRepresentationsforDenseVision-LanguageInference论文地址：https://arxiv.org/abs/2407.12442论文代码：https://github.com/mc-lan/ClearCLIP创新点发现两个关键因素在将CLIP适配密

今天介绍的这篇文章是关于小型语言模型（SmallLanguageModels,SLMs）的研究综述，作者团队来自北京邮电大学、鹏城实验室、HelixonResearch、剑桥大学等机构。语言模型的发展目前呈现出分歧，一方面是追求人工通用智能的LLMs，在训练和推理双scalinglaw的指引下不断加大计算量；另一

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本文地址：https://www.cnblogs.com/wanger-sjtu/p/18352898关于llama稀疏性的观察llama原始模型的FFN计算过程为：\[f(x)=\text{silu}(xW_{Gate})\odotxW_{UP}\timesW_{Down}\]classFeedForward(nn.Module):defforward(self,x):returnself.w2(F.silu(sel

Motivation&Abs文章关注的任务为用VLM（如CLIP）做开放词汇分割，motivation主要来自于作者的一个观察：分割图中的噪声主要来自于残差连接，这会导致在文本-图像预训练更加强调全局特征，从而牺牲了局部判别能力，从而导致了分割结果中的噪声。为此作者提出了ClearCLIP，对CLIP的特征进行解耦，

前情提要：前阵子，或许更早之前，笔者关于MoE的一些研究——如果称得上是研究，而非民科的话——让人不禁思考Transformer的知识到底存在哪里？这个问题的价值不言而喻，用来打发时间也是个不错的选择。可惜的是，目前我关于它的思考仍旧十分细碎，或许也称不上有什么新意，这里只是做下暂且

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作者认为，交互复杂性是视觉识别一个重要特点。为此，作者通过复杂特征交互构建了一个纯卷积的网络MogaNet用于图像识别。MogaNet的整体框架如下图所示，架构和一般的Transfo

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今天记录一下个人关于Transformer中前馈神经网络（FFN）的一点理解。我们知道，FFN之前是有一个多头注意力机制的模块。我们可以想想一下，如果这个模块直接输出，不经过FFN层会发生

点击查看代码importmathimportpandasaspdimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#@saveclassPositionWiseFFN(nn.Module):"""

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