ChatGPT据与Transformer框架结合通过RLHF模型提升交互聊天能力
chuangze.cn
基于细粒度可解释矩阵的摘要生成模型
xn}是一个包含n 个词汇的序列, j 为输入序列索引。输出序列(摘要)定义为 Y={y1, …, yt, …... 代表前馈子层。LAYERNORM是归一化层,框架中多头注意力(multihead attention)的操作...
xbna.pku.edu.cn
全网首发 Transformer模型详解(图解史上最完整版) transformer模型...
14次收藏 发表时间:2023年6月28日
单词向量矩阵用 Xn×dX_{n\times d}表示, n是句子中单词个数,d是表示向量的维度 (论文... Encoder 和 Decoder两个部分组成5.1第一个 Multi-Head Attention6. Transformer总结。...
CSDN博客频道
如何看到吴恩达的deep learning课程更新的transformer?
multi-head-attention,并不算详细,最后的模型还是一头雾水 想看的话,可以去b站看别人搬运的,还有中文字幕(虽然是机翻):https://www.bilibili.com/video/BV12E411a7Xn 编辑于 2...
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ViT基本原理,图像预训练 vit训练自己的数据 CSDN博客
119次阅读 发表时间:2023年6月8日
线性投射层的维度为768xN (N=768),因此输入通过线性投射层之后的维度依然为196x7... (3) LN/multi-head attention/LN:LN输出维度依然是197x768。多头自注意力时,先将输入映...
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