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