扩散模型概述:应用、引导生成、统计率和优化
回想一下,我们的数据集包括状态-动作轨迹τi和相关的累积奖励yi=V(τi)+??i,其中??i是独立的观测噪声。奖励最大化规划本质上是寻找黑箱优化问题argmaxτV(τ)的解决方案。在这种情况下,我们禁止与目标函数V交互,超出给定的数据集[125]。早期的工作使用GANs进行最优解生成[126],但受到训练不稳定和...
Karpathy称赞,从零实现LLaMa3项目爆火,半天1.5k star|向量|算法|...
len(tokens)),float("-inf"),device=tokens.device)mask=torch.triu(mask,diagonal=1)qk_per_token_after_masking=qk_per_token+maskqk_per_token_after_masking_after_softmax=torch.nn.functional.softmax(qk_per_token_after_masking,...
Arm全新NPU性能提升4倍,支持Transformer,边缘生成式AI时代指日可待
具体实现上，Ethos-U85除了支持Ethos-U55和Ethos-U65目前支持的算子，通过支持TRANSPOSE、GATHER、MATMUL、RESIZEBILINEAR和ARGMAX等运算，Ethos-U85实现了对Transformer模型和DeeplabV3语义分割网络的原生硬件支持。更高的性能往往意味着更高功耗，为了兼顾性能和能效，更好满足边缘和端侧AI应用的需求，Ethos-U85通过...
爆火Sora背后的技术,一文综述扩散模型的最新发展方向
两种主流的方法是离散生成和潜在生成。离散生成依赖于先进技术和预训练模型;例如,D3PM和Argmax视词汇为分类向量,而DiffusionBERT将扩散模型与语言模型结合提升文本生成。潜在生成则在令牌的潜在空间中生成文本,例如,LM-Diffusion和GENIE等模型在各种任务中表现出色,显示了扩散模型在文本生成中的潜力。扩散模型...
高性能 LLM 推理框架的设计与实现
计算之后会进行sampling,这个过程在Pytorch里面一般会用sample、topp。在大语言模型推理当中会用argmax。总而言之,是根据模型的结果,生成最后词的一个过程。这个过程会占掉10%的时间。最后将refill的结果返回给客户,这需要的时间会比较短,大概占2%到5%的时间。
进我的收藏夹吃灰吧:大模型加速超全指南来了
(argmax(logits[-1]))#runthedrafttokensthroughtheoraclemodelallatoncelogits=model.forward(draft)checked=logits[len(tokens)-1:].argmax(-1)#findtheindexofthefirstdraft/oraclemismatch—we'llacceptevery#tokenbeforeit#(theindexmightbepasttheend...
WhisperKit开源!可在iPhone和Mac流畅体验实时语音转录
站长之家(ChinaZ)1月31日消息:由于对Whisper推理在生产中的迅速增长需求,Argmax公司决定将其作为首个项目,并于宣布将WhisperKit项目以MIT许可证的形式开源,进入beta测试阶段。WhisperKit是一个用于实现在设备上进行语音推理的开源工具,旨在通过最小的摩擦和最大的性能提高,使开发者能够轻松改进和部署快速、免费...
【机器学习】贝叶斯超参数优化原理、代码实现
max_acq_index=np.argmax(acq_values)max_acq_value=acq_values[max_acq_index]ifmax_acq_value>best_acq_value:best_acq_value=max_acq_valuex_next=x_random_points[max_acq_index]print(f"Iteration{i+1}:nextsampleis{x_next},acquisitionvalueis{best_acq_va...
矩阵模拟!Transformer大模型3D可视化,GPT-3、Nano-GPT每一层清晰...
这个运算的「hard」版本,称为argmax,简单地找到最大值,将其设为1.0,其他所有值设为0.0。相比之下,softmax运算是一种更「soft」的版本。由于涉及指数运算,softmax运算会突出最大值,并将其推向1.0,同时还保持了对所有输入值的概率分布。这样的处理方式不仅能捕获到最可能的选项,还能捕获到其他选择的相对可能性,...
自然语言生成任务中的5种采样方法介绍和Pytorch代码实现
next_token=torch.argmax(next_token_logits,dim=-1)ifnext_token==tokenizer.eos_token_id:breakinput_ids=torch.cat([input_ids,rearrange(next_token,'c->1c')],dim=-1)generated_text=tokenizer.decode(input_ids[0])...