-
OpenAI视频压缩网络:核心技术和技术难点分析
本文介绍了OpenAI开发的视频压缩网络核心技术以及技术难点,包括使用Sora和Transformers模型进行视频生成的方法。与此同时,文章讨论了压缩率、模型结构优化和多模态支持等相关问题。- 739
- 0
-
Transformer模型在时间序列预测中的应用及数据集分析
本文深入探讨了Transformer模型在时间序列预测领域的应用,以Kaggle Store Sales数据集为例进行了详细的分析和解释,适合初学者学习使用Transformer模型进行时间序列预测的入门文章。- 728
- 0
-
新西兰小哥Brendan Bycroft 3D大模型可视化项目震撼技术圈
近日,新西兰小哥Brendan Bycroft创作的大模型3D可视化项目在技术圈掀起热潮。通过项目详细解析了Nano-GPT模型及Transformer模型,为技术爱好者带来了视觉盛宴和认知启迪。- 329
- 0
-
-
Reformer: 如何在不到8GB的内存上训练50万个词元
了解Reformer模型如何在不到8GB的内存上训练50万个词元,以及其内存优化的特性,包括自注意力机制和轴向位置编码。探索长序列建模领域的最新进展。- 581
- 0
-
大模型参数高效微调技术原理综述(二)-BitFit
本文为大模型参数高效微调技术原理综述的第二篇,介绍了稀疏微调方法BitFit的背景、技术原理和实验结果。该方法在更新极少量参数的情况下,取得了不错的效果,适合于高效硬件部署。- 212
- 0
-
FNet模型在IMDB电影评论情感分类任务中的性能比较
本文介绍了使用FNet模型完成IMDB电影评论的情感分类任务,并与传统Transformer模型进行性能比较,探讨了FNet模型的特点和优势。- 246
- 0
-
-
Transformer模型长输入序列、广义注意力、FAVOR+快速注意力、蛋白质序列建模实操
本文介绍了Transformer模型在处理长输入序列时的应对方法,以及广义注意力机制和FAVOR+快速注意力的优化。同时还涉及蛋白质序列建模的实操。- 407
- 0
-
微软亚研院最新研究:Transformer变体LongNet将token拓展到10亿,震撼发布
微软亚研院最新研究发布了一篇关于Transformer变体LongNet的文章,震撼地将token拓展到10亿,开创了新的可能性。- 196
- 0
-
文本到文本Transformer模型的崛起:第二次Transformer革命的抽象模型
本文章探讨了第二次Transformer革命带来的文本到文本Transformer模型的崛起,包括T5模型、超人类Transformer和GPT-3引擎的意义和实施。- 365
- 0
-
-
-
谷歌DeepMind研究表明:Transformer模型泛化能力受限,AI技术新闻
最新研究表明,谷歌DeepMind的研究人员认为Transformer模型的泛化能力受限,对于AI技术发展具有重要意义。了解更多有关AI技术的最新资讯,请阅读本文。- 179
- 0
幸运之星正在降临...
点击领取今天的签到奖励!
恭喜!您今天获得了{{mission.data.mission.credit}}积分
我的优惠劵
-
¥优惠劵使用时效:无法使用使用时效:
之前
使用时效:永久有效优惠劵ID:×
没有优惠劵可用!