生成模型架构大调查 生成模型的不可能三角
为了理解变量变换公式之间的共性和差异,我们考虑它们在生成模型的背景下——即,不仅可以计算给定数据实例的密度,还可以根据感兴趣的密度创建合成数据x~p(X)的模型。这两个任务对应于相反的模型执行方向:密度估计将数据从X空间转换到Z空间(称为编码),而生成则相反(解码)。因此,我们称Z变量为代码codes,它们与数据...
扩散模型概述:应用、引导生成、统计率和优化
可以看到,项(T)与矩阵A张成的子空间正交。更重要的是,当t接近0时,只要,(T)的幅度就会增长到无穷大。这是因为(T)强制正交分量消失,以便在生成的样本中再现低维子空间结构。这种爆炸问题出现在所有几何数据中[133]。因此,引入了一个早停时间,实际得分估计损失写为:备注1(网络类别S)。网络...
长文综述:大脑中的熵、自由能、对称性和动力学|新春特辑
在数学上,这可以转化为两个与不同时间尺度相关的流分量:第一,低维吸引子空间包含一个流形M,其在快速时间尺度上吸引所有轨迹;第二,在流形上,结构化流F(·)规定了慢时间尺度上的动力学,在这里,慢是相对于快速动力学向吸引流形崩塌的过程而言的,见图2。为了紧凑和清晰,设想在任意给定时刻t,系统状态由N维状态向...
ChatGPT的力量来自“变形金刚”(Transformer)? | 白若然、潘瓒
多头自注意力先将q、k、v投影到h个更低维的查询、键、值向量的子空间上,然后并行地对每个投影的查询、键、值向量分别作用注意力函数,最后把这些输出拼接到一起再次进行投影。这个过程就像是为了理解和表示一篇文章,我们分别从作者的情感、文章的结构、作者的修辞手法等角度分别分析总结一样。它能够让模型同时关注输...
大模型时代下的 NLP 研究
研究Transformer向量的语义子空间InvestigatingSemanticSubspacesofTransformerSentenceEmbeddings斯图加特大学的研究团队试图探索Transformer如何理解句子的语义,以及其不同层在这一过程中扮演的角色。为此,他们使用了一种称为线性结构探测的技术,揭示Transformer模型不同层对不同语义信息类型的贡献,从而帮助改进...
仅微调0.02%参数,性能接近全量微调,上交大推出高效微调统一新范式
(调整维度和缩放)和右奇异向量(行空间的正交基)(www.e993.com)2024年10月24日。通过调整分解获得的子空间,可以重构原始空间,分为三种模式:奇异值调整:调整中的奇异值,修改每个主成分的权重,而不影响子空间方向。简单奇异向量调整:通过缩放生成的子空间来调整和中的奇异向量,保留方向特性,同时调整幅度。
Sora,创世纪,大统一模型
ChatGPT借助Embedding将人类语言“编码”成AI能够计算的“语言颗粒”,也就是Token化,将自然语言转换为高维向量空间中的数值,通过自注意力机制权衡不同语言元素的相对重要性,最终“解码”回自然语言。大语言模型处理和生成文本的过程步骤:1.文本Tokenization??2.Embedding映射??3.加入位置编码??4....
四个数量级加速的量子方法的概率推理开源
证明。让我们首先将T中的张量分为三部分:生成AX的部分,生成BY的部分,以及剩余部分R。通过收缩与这三个部分中的每一个相关的子张量网络,得到三个张量AX、BY和RZ。收缩这三个张量得到分区函数p,如图1所示。这个采样算法是量子启发概率模型中使用的算法的自然推广,例如矩阵乘积态假设[20]和树张量网络假设[21]。在...
ChatGPT盛行的当下,向量数据库为大模型配备了一个超级大脑
树方法是把高维空间划分成若干个子空间或者聚类中心,然后用树形结构来存储和检索[13]。这些方法都是基于精确距离计算或者近似距离计算的方法。这就像是在超市里,商品被分成了多个区域,每个区域包含一类商品。这样,你就可以直接去你想要的商品的区域,而不需要查看所有的商品。这大大提高了效率。
如何斩获KDD Cup 2020两冠一季?美团广告团队公开解决方案
图5:基于多跳游走的i2i候选样本生成i2i图的构建:i2i图中存在一种结点即商品结点,两种边关系即点击共现边和多模态向量边。点击共现边基于用户的历史商品点击序列而构建,边的权重通过以下公式得到,其在两个商品间的用户历史点击共现频数的基础上,考虑了每次点击共现的时间间隔因子,并加入了用户活跃度惩罚以及...