Souminth Chintala 担心 Transformer 可能导致人工智能碰壁。 2017 年 Transformer 首次亮相，便迅速在 AI 领域扩散开来，CV、NLP 等任务都有其身影，越来越多的研究人员投入其中。 要说 Transformer 有多厉害，比如 OpenAI 重磅推出的 GPT-3，就是基于 Transformer 实现的。至于传播 ...

这个项目登上了今天的GitHub Trending。 近一两年，Transformer 跨界 CV 任务不再是什么新鲜事了。 自 2020 年 10 月谷歌提出 Vision Transformer (ViT) 以来，各式各样视觉 Transformer 开始在图像合成、点云处理、视觉 - 语言建模等领域大显身手。 之后，在 PyTorch 中实现 Vision ...

雷锋网 AI 科技评论按：刚刚，在 Github 上发布了开源 Pytorch-Transformers 1.0，该项目支持 BERT, GPT, GPT-2, Transfo-XL, XLNet, XLM 等，并包含 27 个预训练模型。 我们来看。 哪些支持 ...

你在用 PyTorch 写 transformer 吗？请关注下这个项目。 大多数关于在生产中部署 Transformer 类模型的教程都是基于 PyTorch 和 FastAPI 构建的。两者都是很好的工具，但在推理方面的性能不是很好。 而如果你花费时间进行研究，可以在 ONNX Runtime 和 Triton 推理服务器上 ...

很多时候，内存限制会阻碍 ViT 以及 LLM 的训练，这篇文章介绍了 9 种减少内存消耗峰值的方法。难能可贵的是，这几种方法可以同时使用，就好像降龙十八掌中最后一掌，正是将前几张组合起来就能打出最强大的效果。 峰值内存消耗是训练深度学习模型（如 ...

点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 !这篇文章从头实现 LLM-JEPA: Large Language Models Meet Joint Embedding Predictive Architectures。需要说明的是，这里写的是一个简洁的最小化训练脚本，目标是了解 JEPA 的本质：对同一文本创建两个视图，预测被遮蔽片段的嵌入，用表示对齐损失来训练。本文的目标是 ...

糖尿病视网膜病变（DR）自动筛查中，基于Transformer的模型（包括纯Transformer和CNN-Transformer混合架构）通过高斯滤波和CLAHE预处理提升图像质量，ConvNeXt-Transformer Hybrid模型达到93.14%准确率，证明混合架构在捕捉复杂视网膜细节方面具有临床实用价值。 糖尿病视网膜 ...

在去年12月，Etced就曾火过一阵，当时两位哈佛辍学小哥的2人公司，估值已经高达3400万刀。当时Sohu号称LLM推理性能达到H100的10倍，单价吞吐量更是高达140倍。