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。
Text2Video Huggingface Pipeline 文生视频接口和文生视频论文API
文生视频是AI领域热点，很多文生视频的大模型都是基于 Huggingface的 diffusers的text to video的pipeline来开发。国内外也有非常多的优秀产品如Runway AI、Pika AI 、可灵King AI、通义千问、智谱的文生视频模型等等。为了方便调用，这篇博客也尝试了使用 PyPI的text2video的python库的Wrapper类进行调用，下面会给大家介绍一下Huggingface Text to Video Pipeline的调用方式以及使用通用的text2video的python库调用方式。
深度学习如何入门？
深度学习入门的指南，包括准备基础知识、学习深度学习理论、实践操作、进阶学习、参与社区和不断实践与反思等步骤。
【AI系统】AI 系统与程序代码关系
在人工智能领域，系统与程序代码间的关系错综复杂。AI系统的设计需高效代码支撑，而代码优化与执行又受制于系统设计。本文剖析二者间的互动及其对AI进步的关键作用，涵盖AI训练流程、经典模型LeNet5实现、底层算子与系统问题，并探讨如何通过高效代码与系统优化推动AI技术革新，提升模型性能。欢迎访问昇腾社区获取更多AI学习资源与实践机会。