...含解析|向量|方差|残差|序列|编码器|购物网站|视频生成模型...
输入序列通过词嵌入(Embedding)层转化为高维向量表示。加入位置编码(PositionalEncoding),使得模型能感知序列中各个词的位置。编码器(Encoder):由N层相同的编码器层组成,每层包括两个子层:多头自注意力机制(Multi-HeadSelf-Attention)和前馈神经网络(Feed-ForwardNeuralNetwork)。每个子层后都有残差连接(Re...
追问weekly | 过去一周,AI领域有哪些新突破?
微软的这一投资是对AI初创公司今年最大的一轮融资,也是微软继OpenAI和Cruise之后对AI公司的第三大投资。这一战略投资进一步凸显了微软在AI市场中的主导地位。微软表示,这一合作得到了美国和阿联酋政府的保证,是首次达成的一项旨在确保AI安全和负责任发展的最佳实践协议。G42是一家技术控股公司,也是AI领域的巨头,对阿...
“AI”科普丨Transformer架构图解最强教程!
第1步:对编码器的每个输入向量(在本例中,即每个词的词向量)创建三个向量:Query向量Key向量Value向量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...
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...
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....
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(www.e993.com)2024年10月24日。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...
ChatGPT盛行的当下,向量数据库为大模型配备了一个超级大脑
这样做可以把高维空间划分成更细粒度的子空间,并且可以用倒排索引来存储和检索。例如,在2014年CVPR提出的基于IMI的最近邻搜索方法,它可以用于处理百万级别的高维数据集。IMI方法将高维向量分割成两个子向量,然后对每个子向量进行独立的PQ,得到两个子码本。这就像在超市里,我们不仅按照商品类型(如食品、...
以阿里云OpenSearch为例谈向量检索技术选型
PQ是ProductQuantization的简称,即乘积量化。PQ将特征空间分解为多个低维子空间的笛卡尔乘积,然后单独地对每一个子空间进行量化。在训练阶段,每一个子空间经过聚类后得到K个中心点,所有这些中心点组成一个新的ID向量。PQ可以大幅减少向量的计算和存储成本。
视频生成经典模型资源(一):TGAN、VGAN、MoCoGAN、SVG、vid2vid...
MoCoGAN由4个子网络组成,分别是递归神经网络RM、图像生成器GI、图像鉴别器DI和视频鉴别器DV。图像生成器通过将ZI中的向量按顺序映射到图像,从向量序列到图像序列,生成视频剪辑。DI和DV都扮演judge角色,为GI和RM提供批评意见。图像鉴别器DI专门用于批评基于单个图像的GI,它被训练来确定一个帧是来自真实的视频片段v,还...
深度学习:数学知识基础
6.生成子空间:一组向量的生成子空间,是原始向量线性组合后所能抵达的点的集合。(确定Ax=b是否有解,相当于确定向量b是否在A列向量的生成子空间中。这个特殊的生成子空间被称为A的列空间或者A的值域)7.奇异的:一个列向量线性相关的方阵被称为奇异的。