近日，谷歌DeepMind团队发布了史上最大规模的视觉语言数据集WebLI-100B，包含1000亿图像-文本对，较此前纪录扩大10倍。这一突破性成果由ViT核心作者翟晓华领衔，标志着数据扩大的潜力远未触顶。

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。

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 ...

近年来，由ChatGPT掀起的AGI革命如火如荼，但可能鲜有人知，GPT背后的基石模型——Transformer，才是这场革命的真正推手。这项集各种神经网络大成的结构，包含了MLP前馈层、残差网络、自注意力机制（可以认为是卷积网络的一种推广），本身就是一种变体的循环神经网络。这种设计使其能学习极其复杂的数据逻辑，无论是在自然语言处理、计算机视觉，还是金融数据分析、游戏AI设计、基因序列分析、音频生 ...

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 ...

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 ...