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【Python】科研代码学习:十五 configuration,tokenization 的代码细节:Llama 为例
【Python】科研代码学习:十五 tokenizer的代码细节:Llama_Tokenization 为例 前言 `LlamaConfig`:网络参数配置 `LlamaTokenizer`:分词工具 前言 对于 HF 的 Tr...
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AIGC学习笔记——DALL-E2详解+测试
它主要包括三个部分:CLIP,先验模块prior和img decoder。其中CLIP又包含text encoder和img encoder。(在看DALL·E2之前强烈建议先搞懂CLIP模型的训练和运作机制,之前发过CLIP博客) 论文地址:https...
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Transformer引领AI百花齐放:从算法创新到产业应用,一文读懂人工智能的未来
一、引言 近年来,人工智能技术取得了举世瞩目的成果,其中,自然语言处理(NLP)和计算机视觉等领域的研究尤为突出。在这些领域,一种名为Transformer的模型逐渐成为研究热点,以其为核心的创新成果层出不穷。本文将从Transformer的原理、应用和...
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大模型中常用的注意力机制GQA详解以及Pytorch代码实现
分组查询注意力 (Grouped Query Attention 是一种在大型语言模型中的多查询注意力 (MQA 和多头注意力 (MHA 之间进行插值的方法,它的目标是在保持 MQA 速度的同时实现 MHA 的质量。 这篇文章中,我们将解释GQA的...
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华为诺亚频域LLM「帝江」:仅需1/50训练成本,7B模型媲美LLaMA,推理加速5倍
想了解更多AIGC的内容,请访问: 51CTO AI.x社区 https://www.51cto.com/aigc/ 基于 Transformer 架构的大语言模型在 NLP 领域取得了令人惊艳的效果,然而,Transformer 中自注意力带来的二次复...
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RV融合性能拉爆!RCBEVDet:Radar也有春天,最新SOTA!
本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。 写在前面&笔者的个人理解 这篇论文关注的主要问题是3D目标检测技术在自动驾驶进程中的应用。尽管环视相机技术的发展为3D目标检测提供了高分辨率的语义信息,这种方法因无法精确捕获深度信息和在恶劣天...
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LLaMA 模型中的Transformer架构变化
目录 1. 前置层归一化(Pre-normalization) 2. RMSNorm 归一化函数 3. SwiGLU 激活函数 4. 旋转位置嵌入(RoPE) 5. 注意力机制优化 6. Group Query Attention 7. 模型...
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【没有哪个港口是永远的停留~论文解读】stable diffusion 总结 代码&推导&网络结构
了解整个流程: 【第一部分】输入图像 x (W*H*3的RGB图像) 【第一部分】x 经过编码器 生成 (latent 空间的表示 h*w*c (具体设置多少有实验 【第二部分】 逐步加噪得到 ,和噪声标签 【第二部分】由 Unet( )...
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全网最全Stable Diffusion原理说明!!简单明了 容易理解!!!
手把手教你入门绘图超强的AI绘画程序Stable Diffusion,用户只需要输入一段图片的文字描述,即可生成精美的绘画。下面是Stable Diffusion注册和使用的方法。给大家带来了全新Stable Diffusion保姆级教程资料包(文末可获取...
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让视频姿态Transformer变得飞速,北大提出高效三维人体姿态估计框架HoT
目前,Video Pose Transformer(VPT)在基于视频的三维人体姿态估计领域取得了最领先的性能。近年来,这些 VPT 的计算量变得越来越大,这些巨大的计算量同时也限制了这个领域的进一步发展,对那些计算资源不足的研究者十分不友好。例如,训练...
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大语言模型中常用的旋转位置编码RoPE详解:为什么它比绝对或相对位置编码更好?
自 2017 年发表“ Attention Is All You Need ”论文以来,Transformer 架构一直是自然语言处理 (NLP 领域的基石。它的设计多年来基本没有变化,随着旋转位置编码 (RoPE 的引入,2022年标志着该领域的...
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探索LLaMA模型:架构创新与Transformer模型的进化之路
引言 在人工智能和自然语言处理领域,预训练语言模型的发展一直在引领着前沿科技的进步。Meta AI(前身为Facebook)在2023年2月推出的LLaMA(Large Language Model Meta AI)模型引起了广泛关注。LLaMA模型以...
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Mistral 7B 比Llama 2更好的开源大模型 (一)
Mistral 7B 简介 Mistral 7B Mistral 7B 是一个 7.3B 参数模型: 在所有基准测试中优于 Llama 2 13B 在许多基准测试中优于 Llama 1 34B 接近 CodeLlama 7B 的代码性能,同时...
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【AIGC】Animate Anyone阿里全民舞王背后的科技,基于图片高可控动画生成
在11月底,阿里巴巴集团智能计算研究院发布了一款AI动画项目:Animate Anyone。只需要一张人物静态图片,结合人物的骨骼动画(姿势控制),就能生成一段人物动画视频。 我们先通过官网放出的动画效果直观感受一下。 一. Anima...
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AI绘画Imagen大力出奇迹生成图像
AI绘画Imagen大力出奇迹生成图像 介绍 Imagen是一个文本到图像的扩散模型,由Google大脑团队研究所开发。 Imagen通过创新的设计,摈弃了需要预训练视觉-语言模型的繁琐步骤,直接采用了T5等大规模语言模型作为文...
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Champ首发开源:人体视频生成新SOTA,5天斩获1k星,demo可玩
近日,由阿里、复旦大学、南京大学联合发布的可控人体视频生成工作 Champ 火爆全网。该模型仅开源 5 天 GitHub 即收获 1k 星,在 Twitter 更是「火出圈」,吸引了大量博主二创,浏览量总量达到 300K。 目前 Champ 已经开源...
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Mamba超强进化体一举颠覆Transformer!单张A100跑140K上下文
之前引爆了AI圈的Mamba架构,今天又推出了一版超强变体! 人工智能独角兽AI21 Labs刚刚开源了Jamba,世界上第一个生产级的Mamba大模型! Jamba在多项基准测试中表现亮眼,与目前最强的几个开源Transformer平起平坐。 特别是...
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首个基于SSM-Transformer混合架构,开源商业大模型Jamba
3月29日,知名AI研究实验室AI21在官网开源了,首个基于SSM-Transformer混合架构的商业大模型——Jamba。 目前,ChatGPT、Stable Difusion 、Lyria等产品使用的皆是Transformer架构,虽然在捕捉序列内长...
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今日Arxiv最热NLP大模型论文:Llama-2上下文扩大48倍的方法来了,港大发布,无需训练
引言:大语言模型的长上下文理解能力 在当今的人工智能领域,大语言模型(Large Language Models,简称LLMs)的长上下文理解能力成为了一个重要的研究方向。这种能力对于模型来说至关重要,因为它使得LLMs能够有效地应对各种应用场景,例如在...
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DBRX抢占开源大模型王座 编程、数学等领域超越GPT-3.5
最新开源大语言模型DBRX以其惊人的1320亿参数量成为业界新宠。该模型不仅在语言理解、编程和数学等方面超越了业内领先的开源模型,还在效率上有所突破。DBRX的基础和微调版本均已发布,为研究和商业应用提供了丰富的资源。 GitHub 链接:https:/...
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Stable Diffusion~自注意力替换技术
在这篇文章中,作者展示了一个较为复杂的基于 Diffusers 开发的自注意力替换示例项目,用于提升 SD 视频生成的一致性。在这个过程中,作者讲述了 AttentionProcessor 相关接口函数的使用,并了解了如何基于全局管理类实现一个代码可维护性...
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46秒AI生成真人视频爆火,遭在线打假「换口型、声音」
AI 生成视频已经发展到这个程度了吗? 前段时间,英国王室凯特王妃的 P 图事件,再次将人们的注意力吸引到了图像或视频造假上来。随着 AI 伪造工具的「进化」,以假乱真、无中生有的内容也随之不断出现。 今天,一段宣称完全由 AI 生成的不到 50 秒的视...
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两分钟1200帧的长视频生成器StreamingT2V来了,代码将开源
广阔的战场,风暴兵在奔跑…… prompt:Wide shot of battlefield, stormtroopers running... 这段长达 1200 帧的 2 分钟视频来自一个文生视频(text-to-video)模型,尽管 AI 生成...
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详解Latte:去年底上线的全球首个开源文生视频DiT
随着 Sora 的成功发布,视频 DiT 模型得到了大量的关注和讨论。设计稳定的超大规模神经网络一直是视觉生成领域的研究重点。DiT [1] 的成功为图像生成的规模化提供了可能性。 然而,由于视频数据的高度结构化与复杂性,如何将 DiT 扩展到视频生成领...
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Transformer技术的过去、现在与未来
2017年春季,八位谷歌研究人员发表了里程碑式论文《Attention is All You Need》,临近论文发表七周年,这篇论文及其介绍的Transformers架构已经成为AI领域的传奇。Transformers改变了从神经网络技术到生成类似外星...
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文心一言与ChatGPT对比:谁更胜一筹?
大家好,小发猫降ai今天来聊聊文心一言与ChatGPT对比:谁更胜一筹?,希望能给大家提供一点参考。降ai辅写 以下是针对论文AI辅写率高的情况,提供一些修改建议和技巧,可以借助此类工具: 还有: 文心一言与ChatGPT对比:谁更胜一筹?...
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CLIP-BEVFormer:显式监督BEVFormer结构,提升长尾检测性能
本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。 写在前面&笔者的个人理解 目前,在整个自动驾驶系统当中,感知模块扮演了其中至关重要的角色,行驶在道路上的自动驾驶车辆只有通过感知模块获得到准确的感知结果后,才能让自动驾驶系统中的下游规控模块做...
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继电动汽车之后,下一次汽车转型是否已经发生?
随着从内燃机汽车向电动汽车的转变从未消失,停在街边的汽车连接充电线如何迅速成为一种常见景象。而且似乎一些汽车制造商已经度过了过渡阶段。汽车数字化和计算机化是另一个重大转变,它拥有约1亿行代码和1,000多个半导体芯片,而且这一趋势还在持续增长。据估计,...
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超越Sora!AI视频模型StreamingT2V可生成120秒超长视频
近日,UT奥斯丁等机构提出的StreamingT2V技术引发了广泛关注,将AI视频生成推向了新的高度。这项技术突破了以往视频长度的限制,实现了生成高度一致且长度可扩展的视频。 StreamingT2V技术的核心构架包括条件注意力模块(CAM)和外观保持模...
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AIGC实战——Transformer模型
AIGC实战——Transformer模型 0. 前言 1. T5 2. GPT-3 和 GPT-4 3. ChatGPT 小结 系列链接 0. 前言 我们在 GPT (Generative Pre-trained Transfo...
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CNN、Transformer、Uniformer之外,我们终于有了更高效的视频理解技术
视频理解的核心目标在于对时空表示的把握,这存在两个巨大挑战:短视频片段存在大量时空冗余和复杂的时空依赖关系。尽管曾经占主导地位的三维卷积神经网络 (CNN 和视频 Transformer 通过利用局部卷积或长距离注意力有效地应对其中之一的挑战,但它们在...
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OpenAI公关跳起来捂他嘴:Transformer作者公开承认参与Q*!|八位作者最新专访
Q* Transformer作者中唯一去了OpenAI的那位,公开承认了: 他参与了Q*项目,是这项新技术的发明者之一。 这几天除了英伟达老黄组局把Transformer作者聚齐,他们中的几位还接受了连线杂志的采访,期间出了这么一个小插曲。 当记者试图询问...
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通用文档理解新SOTA,多模态大模型TextMonkey来了
最近,华中科技大学和金山的研究人员在多模态大模型 Monkey [1](Li et al., CVPR2024)工作的基础上提出 TextMonkey。在多个场景文本和文档的测试基准中,TextMonkey 处于国际领先地位,有潜力带来办公自动化、智慧教...
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OpenAI公关跳起来捂他嘴:Transformer作者公开承认参与Q*!
Transformer作者中唯一去了OpenAI的那位,公开承认了: 他参与了Q*项目,是这项新技术的发明者之一。 这几天除了英伟达老黄组局把Transformer作者聚齐,他们中的几位还接受了连线杂志的采访,期间出了这么一个小插曲。 当记者试图询问Lu...
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3140参数Grok-1推理加速3.8倍,PyTorch+HuggingFace版来了
马斯克说到做到开源Grok-1,开源社区一片狂喜。 但基于Grok-1做改动or商用,都还有点难题: Grok-1使用Rust+JAX构建,对于习惯Python+PyTorch+HuggingFace等主流软件生态的用户上手门槛高。 △图注:Grok登...
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零样本6D物体姿态估计框架SAM-6D,向具身智能更进一步
物体姿态估计在许多现实世界应用中起到至关重要的作用,例如具身智能、机器人灵巧操作和增强现实等。 在这一领域中,最先受到关注的任务是实例级别 6D 姿态估计,其需要关于目标物体的带标注数据进行模型训练,使深度模型具有物体特定性,无法迁移应用到新物体上。后来...
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stable diffusion模型微调方法
文章目录 embeddings 准备训练集 图片预处理 裁剪 打标签 点击生成运行程序 调节训练参数 训练嵌入式模型 使用微调模型进行生成 LoRA Kohya GUI 准备工作 收集训练集 图片预处理 设置训练参数 Dream...
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【八股】2024春招八股复习笔记1(搜索推荐、AIGC)
【八股】2024春招八股复习笔记1(搜索推荐、AIGC) 文章目录 1、推荐系统 1.1 推荐系统流程 1.2 协同过滤 、 矩阵分解 1.3 逻辑回归 2、算法常识(应用算法) 2.1 重点复习 xgboost 2.2 大模型 t...
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[人工智能] 我用AIGC训练了一个“心灵导师”
心灵导师访问入口:心灵导师 功能介绍 心灵导师,拥有AI能力,是一位经验丰富且充满热情的心理辅导师。我致力于帮助人们改善心理健康,提升生活质量。 心灵导师在心理辅导领域拥有丰富的经验,曾在多个机构和环境中工作,包括学校、社区、医疗机构等。通过与不同背...
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Transformer七子重聚GTC,老黄亲自赠送签名版DGX-1!7年奠基之作背后佚事揭秘
GTC大会上,老黄与Transformer八位作者一场最新访谈,简直火爆了! 演讲前一个半小时,现场门外就挤满了人。许多人早早排起了长队,期待着这场别致的访谈。 就连老黄也提前到场,在人群中合影。 老黄主旨演讲当天,现场虚无坐席,网友戏称他为AI届的...
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无需提示词,Stability AI 演示 MindEye:目标想什么就能生成什么
3 月 21 日消息,AI 浪潮席卷而来,此前不少人认为“提示词工程师”会成为新兴工种,而 MindEye 的问世表明,这个岗位或许没有存在的价值了。 此前不少人认为,未来 AI 时代并不在于某个模型是否强大,而是在于人类是否能够更高效利用这些 AI...
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端到端大一统前夕?GenAD:LLM和轨迹规划全搞定
今天汽车人和大家分享一篇自动驾驶领域中第一个大规模视频预测模型。为了消除高成本数据收集的限制,并增强模型的泛化能力,从网络获取了大量数据,并将其与多样化和高质量的文本描述配对。由此产生的数据集累积了超过2000小时的驾驶视频,涵盖了世界各地具有多样化天气...
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CIO如何应对感知到的AI带来的风险
问一般人AI最大的风险是什么,他们的答案可能包括:AI将让我们人类过时,Skynet将成为现实,让我们人类灭绝,深度伪造创作工具将被坏人用来做坏事。问一般的CEO AI最大的风险是什么,他们更有可能谈论错失的机会——竞争对手能够比他们更早部署基于AI的...
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Stable Video 3D震撼登场:单图生成无死角3D视频、模型权重开放
Stability AI 的大模型家族来了一位新成员。 昨日,Stability AI 继推出文生图 Stable Diffusion、文生视频 Stable Video Diffusion 之后,又为社区带来了 3D 视频生成大模型「Stable Vi...
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DualBEV:大幅超越BEVFormer、BEVDet4D,开卷!
本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。 这篇论文探讨了在自动驾驶中,从不同视角(如透视图和鸟瞰图)准确检测物体的问题,特别是如何有效地从透视图(PV)到鸟瞰图(BEV)空间转换特征,这一转换是通过视觉转换(VT)模块实施的。现有的方法大致...
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AI足球教练上岗利物浦,射门机会提高13%!来自DeepMind,网友:这不公平
AI足球教练登上Nature子刊,谷歌DeepMind与利物浦队合作三年打造: 如同AlphaGo颠覆围棋一样,改变了球队制定战术的方式。 像是进攻方把球传给谁更容易创造射门机会,防守方如何调整布阵……AI轻松设计出的高效战术与真实战术难以区分,并且人...
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【AI绘画】2024最新Stable Diffusion 超详细讲解!!必收藏!!!!
手把手教你入门绘图超强的AI绘画,用户只需要输入一段图片的文字描述,即可生成精美的绘画。给大家带来了全新保姆级教程资料包 (文末可获取) Stable Diffusion 超详细讲解 这篇文章是 《Stable Diffusion原理详解》的后续,在...
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Diffusion Transformer Family:关于Sora和Stable Diffusion 3你需要知道的一切
转自知乎:叫我Alonzo就好了 前言 背景——Sora和Stable Diffusion 3 近期,OpenAI和Stability两大AI巨头公司在同期分别发布了它们的新作品——Sora和Stable Diffusion 3。神奇的是,这...
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如何扩展大模型的上下文长度
一、背景 大模型的上下文长度是指我们在使用大模型的时候,给大模型的输入加上输出的字符(Token)总数,这个数字会被限制,如果超过这个长度的字符会被大模型丢弃。目前开源的大模型上下文长度一般不长,比如 Llama 2 只有 4K,Code-Llama 系...
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全球首个基于大语言模型的自动驾驶语言控制模型
Arxiv论文链接:https://arxiv.org/abs/2312.03543项目主页:https://github.com/Petrichor625/Talk2car_CAVG 近年来,工业界和学术界都争先恐后地研发全自动驾驶汽车(AVs)。尽...