四六级翻译 | 竹文化
Thesustainablevalueofbambooisgainingincreasingattention.翻译点拨:竹子的象征意义:竹子在中国文化中的象征意义在翻译时要突出,用“symbolizingintegrity,resilience,andhumility”准确传达其精神象征。文化传承的表现:竹子与诗歌、绘画的关联应在译文中体现,使用“appearedinpoetry,paintings,and...
无需训练即可创建数字人,字节PersonaTalk视频口型编辑超SOTA
Dual-AttentionFaceRendering:在渲染过程中,作者团队创新性地设计了两个并行的注意力模块Face-Attention和Lip-Attention,通过CrossAttention来融合3D动画和人物参考图特征,分别渲染脸部和嘴部的纹理。在推理过程中,文中还针对这两个模块分别设计了参考图挑选策略,其中人脸部分参考图从以当前帧为中心的一个...
CPU可跑大模型!国内首个非Attention大模型发布,训练效率7倍于...
1、机器翻译,比Transformer更地道如下图所示,当输入“东方明珠是上海的经典建筑”,Yan1.0给出了准确翻译。由于机器翻译是Transformer的根,因此岩芯数智从这一根技术出发验证Yan1.0大模型的能力。通过一个翻译示例看到,Yan将上海浦东翻译成一个地方,但Transformer没有识别出浦东这一地名,以为是一个Pond(池塘)。2、...
中文实录全网首发!黄仁勋集齐Transformer论文七大作者,对话一小时...
LukaszKaiser:机器翻译。回想五年前,这个过程似乎非常艰难,你得搜集数据,可能进行翻译,但结果可能只是勉强正确。那时的水平还很基础。但现在,这些模型即使没有数据也能学会翻译。你只需提供一种语言和另一种语言,模型就能自行学会翻译,这种能力就像自然而然地涌现出来的,而且效果令人满意。LlionJones:但是,“Atten...
零一万物 Yi-Lightning 实现中国大模型发展里程碑:国内模型中首度...
1.独特的混合注意力机制(HybridAttention)此前关注MoE架构的大模型公司,如MistralAI,大多采用了SlidingWindowAttention(滑动窗口注意力机制)。这种机制通过在输入序列上滑动一个固定大小的窗口来限制每个位置的关注范围,从而减少计算量并提高模型的效率和可扩展性。但是同样受限于固定窗口,模型可能无法充分考虑...
图解Transformer-图解 Transformer——功能概览-虎嗅网
Transformer是一种深度学习架构,它使用注意力来显著提高深度学习NLP翻译模型的性能,其首次在论文《Attentionisallyouneed》中出现(www.e993.com)2024年10月31日。其问世标志着从序列建模的传统方法(如长短期记忆网络和门控循环单元)转变到一个更加高效、更能捕捉复杂语言模式的新框架,它允许模型同时处理输入序列的所有元素,并捕捉它们之间的复...
十分钟理解Transformer|向量|翻译|编码器|神经网络_网易订阅
也是首先对输出(machinelearning)计算自注意力得分,不同的地方在于,进行过自注意力机制后,将self-attention的输出再与Decoders模块的输出计算一遍注意力机制得分,之后,再进入前馈神经网络模块。以上,就讲完了Transformer编码和解码两大模块,那么我们回归最初的问题,将“机器学习”翻译成“machinelearing”,解码器输出...
通向AGI之路|人工智能史上最重磅的19篇论文,系统展示AI如何从象牙...
AttentionIsAllYouNeed《你所需要的就是注意力》(2017),AshishVaswani、NoamShazeer、NikiParmar、JacobUszkoreit、LilonJones、AidanGomez、LukaszKaiserTransformer是模型架构的一个重大突破。在本文发表之前,大多数序列传导模型都依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)来捕捉序列中元素之...
清华团队提出“智能体医院”:医生智能体可实现自我进化|大模型周报
5.美团提出视频生成模型Matten,采用Mamba-Attention架构在这项工作中,来自美团的研究团队提出了一种采用Mamba-Attention架构、用于视频生成的潜在扩散模型——Matten。Matten采用空间-时间注意力进行局部视频内容建模,采用双向Mamba进行全局视频内容建模,计算成本低。
华为“天才少年”4万字演讲:现在的AI技术要么无趣,要么无用|钛...
长上下文虽然效果好,但就目前而言,成本还是太高,因为attention的成本是跟上下文长度成正比的。OpenAI之类的API也是要对inputtoken收费的,比如8K输入token的上下文,500token的输出,GPT-4Turbo输入部分的成本是$0.08,输出部分的成本却只有$0.015,成本的大头都在输入上。如果128Ktoken的输入...