Bert Pytorch 源码分析:五、模型架构简图 REV1

简介: Bert Pytorch 源码分析:五、模型架构简图 REV1

注意力

FFN

TF 块

整体架构

相关文章
|
1月前
|
算法 PyTorch 算法框架/工具
Pytorch学习笔记(九):Pytorch模型的FLOPs、模型参数量等信息输出(torchstat、thop、ptflops、torchsummary)
本文介绍了如何使用torchstat、thop、ptflops和torchsummary等工具来计算Pytorch模型的FLOPs、模型参数量等信息。
210 2
|
1月前
|
存储 分布式计算 API
大数据-107 Flink 基本概述 适用场景 框架特点 核心组成 生态发展 处理模型 组件架构
大数据-107 Flink 基本概述 适用场景 框架特点 核心组成 生态发展 处理模型 组件架构
84 0
|
14天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 C++
TSMamba:基于Mamba架构的高效时间序列预测基础模型
TSMamba通过其创新的架构设计和训练策略,成功解决了传统时间序列预测模型面临的多个关键问题。
56 4
TSMamba:基于Mamba架构的高效时间序列预测基础模型
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 监控
利用 PyTorch Lightning 搭建一个文本分类模型
利用 PyTorch Lightning 搭建一个文本分类模型
60 8
利用 PyTorch Lightning 搭建一个文本分类模型
|
1月前
|
机器学习/深度学习 网络架构 计算机视觉
目标检测笔记(一):不同模型的网络架构介绍和代码
这篇文章介绍了ShuffleNetV2网络架构及其代码实现,包括模型结构、代码细节和不同版本的模型。ShuffleNetV2是一个高效的卷积神经网络,适用于深度学习中的目标检测任务。
72 1
目标检测笔记(一):不同模型的网络架构介绍和代码
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 数据建模
三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现:从自注意力到因果自注意力
本文深入探讨了Transformer模型中的三种关键注意力机制:自注意力、交叉注意力和因果自注意力,这些机制是GPT-4、Llama等大型语言模型的核心。文章不仅讲解了理论概念,还通过Python和PyTorch从零开始实现这些机制,帮助读者深入理解其内部工作原理。自注意力机制通过整合上下文信息增强了输入嵌入,多头注意力则通过多个并行的注意力头捕捉不同类型的依赖关系。交叉注意力则允许模型在两个不同输入序列间传递信息,适用于机器翻译和图像描述等任务。因果自注意力确保模型在生成文本时仅考虑先前的上下文,适用于解码器风格的模型。通过本文的详细解析和代码实现,读者可以全面掌握这些机制的应用潜力。
60 3
三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现:从自注意力到因果自注意力
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 知识图谱
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
[大语言模型-工程实践] 手把手教你-基于BERT模型提取商品标题关键词及优化改进
[大语言模型-工程实践] 手把手教你-基于BERT模型提取商品标题关键词及优化改进
107 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【AI大模型】BERT模型:揭秘LLM主要类别架构(上)
【AI大模型】BERT模型:揭秘LLM主要类别架构(上)
|
10天前
|
缓存 负载均衡 JavaScript
探索微服务架构下的API网关模式
【10月更文挑战第37天】在微服务架构的海洋中,API网关犹如一座灯塔,指引着服务的航向。它不仅是客户端请求的集散地,更是后端微服务的守门人。本文将深入探讨API网关的设计哲学、核心功能以及它在微服务生态中扮演的角色,同时通过实际代码示例,揭示如何实现一个高效、可靠的API网关。
下一篇
无影云桌面