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。
通配符SSL证书申请教程
本文介绍了如何申请和安装通配符SSL证书的步骤：首先选择DV类型的通配符SSL证书并生成CSR，建议使用DNS方式进行验证，随后在域名注册商处添加相应解析记录，待验证通过后，即可下载SSL证书，整个过程大约需要10-15分钟。
【AAAI 2024】解锁深度表格学习（Deep Tabular Learning）的关键：算术特征交互
近日，阿里云人工智能平台PAI与浙江大学吴健、应豪超老师团队合作论文《Arithmetic Feature Interaction is Necessary for Deep Tabular Learning》正式在国际人工智能顶会AAAI-2024上发表。本项工作聚焦于深度表格学习中的一个核心问题：在处理结构化表格数据（tabular data）时，深度模型是否拥有有效的归纳偏差（inductive bias）。
亿滋中国X阿里云，释放新零售的数字化力量
亿滋中国基于阿里云DataWorks与MaxCompute搭建新零售数据中台系统，通过强大的技术平台和数据分析能力，亿滋中国可以提早预知市场动向，制定市场，销售和供应链战略， 更高效地触及消费者锁定消费人群，优化成本模型提升投资回报率，提高销售预测的准确性，实现供应链的柔性生产。