还可以超越最先进的卷积神经网络（如 ResNet）。 Transformer 由 Vaswani 等人于 2017 年在论文 《Attention is All You Need》中提出，是一种彻底改变 NLP 和机器学习任务的神经网络架构。其高层架构如 图 1所示。 图 1. Transformer 结构，左侧为编码器（Encoder），右侧为解码器 ...

在这篇文章中，我们探索了两种基础架构，它们使Transformer能够闯入计算机视觉的世界。 几乎所有的自然语言处理任务，从语言建模和masked词预测到翻译和问答，在2017年Transformer架构首次亮相后都经历了革命性的变化。Transformer在计算机视觉任务中也表现出色 ...

这里的W指的是除Win,Wout外的所有参数，还有要强调的是，这里的关系都是“正比于”而不是“等于”。 实验验证 论文在Transformer、ResNet、GPT等模型上均进行了实验，我们可以主要来看看GPT3上的实验。 这块作者在GPT-3的一个小型代理模型（约40M参数）上确定了超 ...

公司创始人Ilya Sutskever是深度学习领域的杰出人物，他在2014年与团队共同发布的神经网络结构ResNet一举突破了图像识别的瓶颈 ... 和自然语言处理技术（NLP）。根据Gartner的预测，全球的NLP市场到2025年将达到430亿美元，足以显示其巨大的商业潜力。

什么ResNet的张祥雨老师是首科？怪不得专攻多模态，原来有基因~~ 最后，有条件的同学，建议去HF下载模型自己部署来体验一波，没有条件的同学也 ...

视觉是指利用预训练主干模型（如残差卷积神经网络ResNet或DINO V2和SigLIP + MLP Projector ... 总的看来，大模型的发展从原来的问答聊天、AIGC等互联网空间的NLP任务，迭代演化到通用人形机器人与自动驾驶等面向物理世界的具身任务，目前要重点突破多模态大模型 ...

2月18日，AI大模型独角兽企业阶跃星辰旗下两款多模态大模型宣布开源，其中包含全球范围内参数量最大、性能最好的开源视频生成模型阶跃Step-Video-T2V，以及行业内首款产品级开源语音交互大模型阶跃Step-Audio，一时间在全球开源社区内引发热议。 相较于国内 ...