transformer的细节到底是怎么样的?Transformer 连环18问!

前者是指token的个数,如“我爱学习”是4个token,这里设置为512是为了囊括不同的序列长度,不够时padding。后者是指每一个token生成的向量维度,也就是每一个token使用一个序列长度为512的向量表示。人们常说,Transformer不能超过512,否则硬件很难支撑;其实512是指前者,也就是token的个数,因为每一个token要做self...

“AI”科普丨Transformer架构图解最强教程!

它们是通过词向量分别和3个矩阵相乘得到的,这3个矩阵通过训练获得。请注意,这些向量的维数小于词向量的维数。新向量的维数为64,而embedding和编码器输入/输出向量的维数为512。新向量不一定非要更小,这是为了使多头注意力计算保持一致的结构性选择。上图中,乘以权重矩阵得到,即与该单词关联的Query向量。

512块A100,AlphaFold训练时间从11天压缩至67小时:尤洋团队...

2)批递减算子。这类包括LayerNorm、Softmax等,计算强度低于GEMM算子,并且更容易出现访问瓶颈。3)Element-wise算子。这类包括element-wise的相加、相乘、dropout和激活,是计算密集度最低的一类。Evoformer的注意力机制如下图所示值得注意的是,Evoformer和原版Transformer之间有几个关键区别:该...

让AI on PC的英特尔黑科技——AVX512指令集在消费级处理器中的应用

这是X86CPU最新的宽矢量数据处理实现,Intel对其提供了单次512位数据和控制指令的执行单元,使得CPU单次可处理的组合矢量数据宽度达到512位,并且扩展到32个512位ZMM寄存器,保证数据处理的暂存需求,也支持FMA融合乘加操作,这相比目前主流产品和竞品的AVX2的256位矢量处理能力高了一倍,更重要的是通过大量补充扩展,大大加速...

Batch大小不一定是2的n次幂,ML资深学者最新结论

是否选择2的n次幂在运行速度上竟然也相差无几?有没有感觉常识被颠覆?这是威斯康星大学麦迪逊分校助理教授SebastianRaschka(以下简称R教授)的最新结论。在神经网络训练中,2的n次幂作为Batch大小已经成为一个标准惯例,即64、128、256、512、1024等。一直有种说法,是这样有助于提高训练效率。

为什么多数情况下GPT-3.5比LLaMA 2更便宜?

从内存中读取,并进行乘法运算,得到第二个前馈层的输出(www.e993.com)2024年12月20日。从step5中读取输出,并将其添加到step7的输出中,然后执行layernorm。从内存中读取非嵌入层,然后进行乘法运算,得到提示序列的词元对数概率。在step1、2、4、6、7中,我们读取了模型的所有参数。在step3中执行了注意力运算,在这里,使用...

卷积神经网络中的傅里叶变换:1024x1024 的傅里叶卷积

转换后的输入和转换后的过滤器的元素乘法计算滤波输入的2D逆rFFT以获得循环卷积从循环卷积重构线性卷积1、填充输入图像为了避免时域中的混叠效应,我们需要用至少(F-1)个零填充图像,其中F是滤波器的边长。此外计算DFT的FFT算法对于2次方的信号长度(例如128,512,1024)特别有效。

超越YOLOv5的PP-YOLOv2和1.3M超轻量PP-YOLO Tiny都来了!

骨干网络可以说是一个模型的核心组成部分,对网络的性能、体积影响巨大。PPYOLOTiny采用了移动端高性价比骨干网络MobileNetV3。2、更适用移动端的检测头(head):除了骨干网络,PP-YOLOTiny的检测头(head)部分采用了更适用于移动端的深度可分离卷积(DepthwiseSeparableConvolution),相比常规的卷积操作,有更少的...

简述多种降维算法

,跟svm的参数相乘。假如能够将512*512的向量在保留有用信息的情况下降维到100,那么存储输入和参数的空间会减少很多,计算向量乘法的时间也会减少很多。所以降维能够有效的减少计算时间。而高维空间的数据很有可能出现分布稀疏的情况,即100个样本在100维空间分布肯定是非常稀疏的,每增加一维所需的样本个数呈指数级增长,...

三年级数学两位数乘两位数,三种竖式速算法,最后一种最简便

第一步,十位数上下相乘,得数末位与乘数的十位对齐。第二步,个位数与十位数交叉相乘再把积相加。如这道题当中,4和8相乘得32,5和7相乘得35,32加35就是67。第三步,个位数进行相乘,得数末位与乘数的个位对齐。这里需要注意一点,如果有进位,就往前一位写。