随着人工智能技术的蓬勃发展，Transformer模型的影响力和应用范围也在不断扩大。这个改变游戏规则的模型已经成为学界与业界探索新技术的关键。面对这一趋势，迅速掌握并应用Transformer将极大增强个人的行业竞争力，为未来的人工智能发展打下坚实的基础。 返回搜狐，查看更多 ...

2017年，深度学习领域迎来了一个划时代的突破——《Attention is All You Need》这篇论文的发表，几乎一夜之间改变了人工智能的发展轨迹。这篇论文的核心贡献是提出了一种全新的模型架构——Transformer，彻底摒弃了传统的递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）结构，提出了“注意力机制”作为唯一的计算手段。Transformer的出现不仅在自然语言处理（NLP）领域掀 ...

在本文中，我们将详细探讨目标检测，介绍视觉Transformer的强大功能，并通过一个实际项目逐步演示如何使用ViT进行目标检测。 目标检测是计算机视觉中的一项核心任务，推动了从自动驾驶汽车到实时视频监控等技术的发展。它涉及在图像中检测和定位物体 ...

芯东西（公众号：aichip001） 作者 | ZeR0 编辑 | 漠影 今年一开年，NVIDIA GeForce RTX 50系列GPU终于猛兽出笼，能玩顶配游戏，能做AI开发。赶上春节期间上市，估计会成为不少消费者的硬核新年礼物。 国内外有区别的是旗舰卡RTX 5090，RTX 5090起售价1999美元，中国合规版RTX 5090 D起售价16499元。其他非旗舰产品的价格则至少减半。 关注 ...

更重要的是，这两款全新模型扩展了新型Lightning Attention架构，突破了传统Transformer架构 ... 多模态大语言模型常用的ViT-MLP-LLM框架，具有动态分辨率 ...

使用PyTorch 从头开始实现 ViT模型代码，在 CIFAR-10 数据集上训练ViT模型 以完成图像分类。 ViT的架构 ViT 的架构受到 BERT 的启发，BERT 是一种仅编码器的 transformer 模型，通常用于文本分类或命名实体识别等 NLP 监督学习任务。ViT 背后的主要思想是，图像可以看作是 ...

Sakana AI发布了Transformer²新方法，通过奇异值微调和权重自适应策略，提高了LLM的泛化和自适应能力。新方法在文本任务上优于LoRA；即便是从未见过的任务，比如MATH、HumanEval和ARC-Challenge等，性能也都取得了提升。 从章鱼通过改变皮肤颜色来融入周围环境，到 ...

目前领先的 LLM 大都基于 Transformer，而 Transformer 核心 ... 因此，其整体架构符合比较常见的 ViT-MLP-LLM 范式：MiniMax-VL-01 作为基础模型，再使用一个 ...

ViT核心作者Lucas Beyer，长文分析了一篇改进Transformer架构的论文，引起推荐围观。 他前不久从谷歌跳槽到OpenAI，这次是在飞机上阅读论文并写下了分析。

知行汽车科技（01274）作为共同第一作者提出的Strong Vision Transformers Could Be Excellent Teachers（ScaleKD），以预训练ViT（视觉Transformer)模型作为教师 ...