Learn more about transformers

Мамба Переопределение моделирования последовательности и превосходство перед архитектурой Трансформера

Исследуйте прорывной подход Mamba к моделированию последовательностей, превосходящий традиционные модели своей эффект...

Большие лингвистические модели, MirrorBERT – преобразование моделей в универсальные лексические и предложительные кодировщики

Нет секрета в том, что модели, подобные BERT, играют фундаментальную роль в современных приложениях NLP. Несмотря на ...

Почему машины могут мыслить

В XVII веке Рене Декарт предложил относительно новую идею - диктум cogito ergo sum (Я мыслю, следовательно, я существ...

Большие языковые модели DeBERTa — BERT повышенной декодировкой с разделенным вниманием

В последние годы BERT стал основным инструментом во многих задачах обработки естественного языка. Его выдающаяся спос...

Крупные языковые модели, StructBERT – включение языковых структур в предварительное обучение

После своего первого появления BERT показал феноменальные результаты в различных задачах NLP, в том числе в анализе н...

Много-запросное внимание объяснение

МногоЗапросное Внимание (MQA) - это тип механизма внимания, который может ускорить скорость генерации токенов в декод...

FastSpeech Обзор статьи и реализация

В 2019 году FastSpeech продвинул границы нейронного преобразования текста в речь, предлагая значительное повышение ск...

К развитию генеративного искусственного интеллекта для архитектуры моделей

«Все, что вам нужно - это внимание» — революция в трансформаторе имела глубокое влияние на конструкцию архитектуры мо...

NLP подъем с моделями-трансформерами| Комплексный анализ T5, BERT и GPT

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) пережила некоторые из самых значимых прорывов в посл...

Большие модели языка, ALBERT — Lite BERT для самообучения.

В последние годы эволюция больших языковых моделей взлетела вверх. BERT стал одной из самых популярных и эффективных ...