原文:
单个GPU上可运行的Transformer,谷歌&伯克利最新研究开源 | ICLR 2020
Reformer: 局部敏感哈希、可逆残差和分块计算带来的高效
michael1314520 阅125
哈希算法、爱因斯坦求和约定,这是2020年的注意力机制
taotao_2016 阅135
500多倍!伯克利 | 提出Ring Attention,Transformer分块,最高支持100M上下文!
天承办公室 阅10
谷歌开源T2T模型库,深度学习系统进入模块化时代!
田杰4 阅106 转3
Transformer的上下文学习能力是哪来的?
工程喵 阅4
大语言模型迎来重大突破!找到解释神经网络行为方法
mrjiangkai 阅13
ICLR 2020| VL-BERT:预训练视觉-语言模型
DrugAI 阅109 转2
BERT在CNN上也能用?字节跳动研究成果中选ICLR 2023 Spotlight
山峰云绕 阅73
一种架构来完成所有任务—Transformer架构正在以一己之力统一AI江湖
处女座的程序猿 阅34
本科生新算法打败NeRF,不用神经网络照片也能动起来,提速100倍
晴耕雨读天 阅12
S7-1200 1500 指令说明及示例SCATTER:将位序列解析为单个位
南山卧龙 阅234
BERT的通俗理解 预训练模型 微调
印度阿三17 阅3233 转6
一文搞懂ChatGPT相关概念和区别:GPT、大模型、AIGC、LLM、Transformer、羊驼、LangChain…..
liuaqbb 阅2332 转14
DeepMind提出「算法蒸馏」:可探索的预训练强化学习Transformer
文明世界拼图 阅13 转4
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