• 2024-07-01【Llama 2的使用方法】
    Llama2是MetaAI(Facebook的母公司Meta的AI部门)开发并开源的大型语言模型系列之一。Llama2是在其前身Llama模型的基础上进行改进和扩展的,旨在提供更强大的自然语言处理能力和更广泛的应用场景。以下是Llama2的一些关键特性和更新点:模型规模:Llama2提供了三种不同规模
  • 2024-06-24[本科项目实训] Hugging Face Transformers 模型部署与微调
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  • 2024-06-23大模型基本概念学习 - Checkpoint、PyTorch、 TensorFlow、Transformers、ModelScope
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  • 2024-06-23Transformers是SSMs:通过结构化状态空间对偶性的广义模型和高效算法(一)
    文章目录摘要1、引言2、背景与概述2.1、结构化状态空间模型2.2、注意力机制2.3、结构化矩阵2.4、概述:结构化状态空间对偶性2.5、符号3、状态空间模型是结构化矩阵3.1、状态空间模型的矩阵变换形式3.2、半可分离矩阵3.2.1、顺序半可分离(SSS)表示3.2.2、1-半可分矩阵:标量SS
  • 2024-06-22Transformers--4-37-中文文档-四十五-
    Transformers4.37中文文档(四十五)原文:huggingface.co/docs/transformersOWL-ViT原文:huggingface.co/docs/transformers/v4.37.2/en/model_doc/owlvit概述OWL-ViT(VisionTransformerforOpen-WorldLocalization)是由MatthiasMinderer、AlexeyGritsenko、AustinSton
  • 2024-06-22Transformers--4-37-中文文档-四十四-
    Transformers4.37中文文档(四十四)原文:huggingface.co/docs/transformersLayoutLMv3原文链接:huggingface.co/docs/transformers/v4.37.2/en/model_doc/layoutlmv3概述LayoutLMv3模型由YupanHuang、TengchaoLv、LeiCui、YutongLu、FuruWei在LayoutLMv3:Pre-trai
  • 2024-06-22Transformers--4-37-中文文档-四十三-
    Transformers4.37中文文档(四十三)原文:huggingface.co/docs/transformersGIT原始文本:huggingface.co/docs/transformers/v4.37.2/en/model_doc/git概述GIT模型是由JianfengWang、ZhengyuanYang、XiaoweiHu、LinjieLi、KevinLin、ZheGan、ZichengLiu、CeLiu、L
  • 2024-06-22Transformers--4-37-中文文档-一-
    Transformers4.37中文文档(一)原文:huggingface.co/docs/transformers开始吧
  • 2024-06-22Transformers--4-37-中文文档-五-
    Transformers4.37中文文档(五)原文:huggingface.co/docs/transformers贡献贡献给
  • 2024-06-22Transformers--4-37-中文文档-四十一-
    Transformers4.37中文文档(四十一)原文:huggingface.co/docs/transformersAltCLIP原文链接:huggingface.co/docs/transformers/v4.37.2/en/model_doc/altclip概述AltCLIP模型是由陈忠志、刘光、张博文、叶福龙、杨庆红、吴乐德在AltCLIP:AlteringtheLanguageEncoder
  • 2024-06-22Transformers--4-37-中文文档-七-
    Transformers4.37中文文档(七)原文:huggingface.co/docs/transformers骨干原文链接:huggingface.co/docs/transformers/v4.37.2/en/main_classes/backbones骨干是用于计算机视觉任务的特征提取模型。可以通过两种方式之一将模型用作骨干:使用预训练模型初始化AutoBackbon
  • 2024-06-22CVPR2023论文速览Transformer
    Paper1TrojViT:TrojanInsertioninVisionTransformers摘要原文:VisionTransformers(ViTs)havedemonstratedthestate-of-the-artperformanceinvariousvision-relatedtasks.ThesuccessofViTsmotivatesadversariestoperformbackdoorattacksonVi
  • 2024-06-20062篇 - 实用的库和框架(Useful Libraries and Frameworks)
    大家好,我是元壤教育的张涛,一名知识博主,专注于生成式人工智能(AIGC)各领域的研究与实践。我喜欢用简单的方法,帮助大家轻松掌握AIGC应用技术。我的愿景是通过我的文章和教程,帮助1000万人学好AIGC,用好AIGC。在本章中,我们将探讨一系列能够显著提高提示词工程师工作效率的实用库
  • 2024-06-10ValueError: Tokenizer class LLaMATokenizer does not exist or is not currently imported.解决方案
    ValueError:TokenizerclassLLaMATokenizerdoesnotexistorisnotcurrentlyimported.解决方案:全面解析问题概述当您使用Transformers库处理与LLaMA模型相关任务时,遇到ValueError:TokenizerclassLLaMATokenizerdoesnotexistorisnotcurrentlyimported.
  • 2024-06-07用 Sentence Transformers v3 训练和微调嵌入模型
    SentenceTransformers是一个Python库,用于使用和训练各种应用的嵌入模型,例如检索增强生成(RAG)、语义搜索、语义文本相似度、释义挖掘(paraphrasemining)等等。其3.0版本的更新是该工程自创建以来最大的一次,引入了一种新的训练方法。在这篇博客中,我将向你展示如何使用它
  • 2024-05-31长序列中Transformers的高级注意力机制总结
    在处理长序列时,Transformers面临着注意力分散和噪音增加等挑战。随着序列长度的增长,每个词元必须与更多词元竞争注意力得分,这会导致注意力分数被稀释。这种稀释可能导致不那么集中和相关的上下文表示,特别是影响彼此距离较远的词元。并且较长的序列更有可能包含不相关或不太相关的
  • 2024-05-29End-to-End Object Detection with Transformers
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  • 2024-05-27授权调用: 介绍 Transformers 智能体 2.0
    简要概述我们推出了Transformers智能体2.0!⇒
  • 2024-05-27SUPRA:无须额外训练,将Transformer变为高效RNN,推理速度倍增
    Transformers已经确立了自己作为首要模型架构的地位,特别是因为它们在各种任务中的出色表现。但是Transformers的内存密集型性质和随着词元数量的指数扩展推理成本带来了重大挑战。为了解决这些问题,论文“LinearizingLargeLanguageModels”引入了一种创新的方法,称为UPtraining
  • 2024-05-18Transformers 加速的一些常用技巧
    前言 本文介绍了一些Transformers常用的加速策略。本文转载自DeephubImba仅用于学术分享,若侵权请联系删除欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。CV方向的准研究生们,未来三年如何度过?招聘高光谱图像、语义分割、di
  • 2024-05-18PaliGemma 正式发布 — Google 最新发布的前沿开放视觉语言模型
    PaliGemma是Google推出的新一代视觉语言模型家族,能够接收图像与文本输入并生成文本输出。Google团队已推出三种类型的模型:预训练(PT)模型、混合模型和微调(FT)模型,这些模型分辨率各异,提供多种精度以便使用。所有模型均在HuggingFaceHub的模型库中发布,配备了模型说明和许可证
  • 2024-05-16Transformers 加速的一些常用技巧
    前言 本文介绍了一些Transformers常用的加速策略。本文转载自DeephubImba仅用于学术分享,若侵权请联系删除欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。CV方向的准研究生们,未来三年如何度过?招聘高光谱图像、语义分割、di
  • 2024-05-13Transformers 加速的一些常用技巧
    Transformers是一个强大的架构,但模型因其采用的自注意力机制,虽然能够有效地处理序列数据并捕获长距离依赖关系,但同时也容易导致在训练过程中出现OOM(OutofMemory,内存不足)或者达到GPU的运行时限制。主要是因为参数数量庞大:Transformer模型通常包含大量的参数,尤其是在模型层面
  • 2024-05-12hugging face的用法
    1、Transformers库transformer系的各种LLM模型被封装在了Transformers库里(后来又有了其他很多模型),直接调用就能下载模型并使用。核心是用pipline(pipeline()函数是使用预训练模型进行推理的最简单方式。它能够跨不同模态处理多种任务),然后指定模型,输入,输出。这个pipeline跟pytorch
  • 2024-05-09LLaMA-Factory 训练 Llama3-Chinese-8B-Instruct 相关报错问题解决
    模型路径up主为llama中文社区模型地址https://www.modelscope.cn/models/FlagAlpha/Llama3-Chinese-8B-Instruct/summarysysinfov10032gnvcc--versioncuda11.8pythonimporttorchprint(torch.version)13.11pipinstallflash_attntimeout2下载whl报这个错