编码器 – 解码器 | 基于 Transformers 的编码器 – 解码器模型
基于 transformer 的编码器-解码器模型是 表征学习 和 模型架构 这两个领域多年研究成果的结晶。本文简要介绍了神经编码器-解码器模型的历史，更多背景知识，建议读者阅读由 Sebastion...
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背景 | 基于 Transformers 的编码器 – 解码器模型
!pip install transformers==4.2.1 !pip install sentencepiece==0.1.95 Vaswani 等人在其名作 Attention is all ...
RWKV – transformer 与 RNN 的强强联合
在 NLP (Natural Language Processing, 自然语言处理) 领域，ChatGPT 和其他的聊天机器人应用引起了极大的关注。每个社区为构建自己的应用，也都在持续地寻求强大、可...
越小越好: Q8-Chat，在英特尔至强 CPU 上体验高效的生成式 AI
大语言模型 (LLM) 正在席卷整个机器学习世界。得益于其 transformer 架构，LLM 拥有从大量非结构化数据 (如文本、图像、视频或音频) 中学习的不可思议的能力。它们在 多种任务类型 上...
在 Transformers 中使用对比搜索生成可媲美人类水平的文本 🤗
1. 引言 自然语言生成 (即文本生成) 是自然语言处理 (NLP) 的核心任务之一。本文将介绍神经网络文本生成领域当前最先进的解码方法 对比搜索 (Contrastive Search)。提出该方法...
如何在 🤗 Space 上托管 Unity 游戏
你知道吗？Hugging Face Space 可以托管自己开发的 Unity 游戏！惊不惊喜，意不意外？来了解一下吧！ Hugging Face Space 是一个能够以简单的方式来构建、托管和分享...
使用 Transformers 进行图分类
在之前的 博文 中，我们探讨了图机器学习的一些理论知识。这一篇我们将探索如何使用 Transformers 库进行图分类。(你也可以从 此处 下载演示 notebook，跟着一起做！) 目前，Tran...
使用 diffusers 训练你自己的 ControlNet 🧨
简介 ControlNet 这个神经网络模型使得用户可以通过施加额外条件，细粒度地控制扩散模型的生成过程。这一技术最初由 Adding Conditional Control to Text-to-I...
大语言模型快速推理：在 Habana Gaudi2 上推理 BLOOMZ
本文将展示如何在 Habana® Gaudi®2 上使用 🤗 Optimum Habana。Optimum Habana 是 Gaudi2 和 🤗 Transformers 库之间的桥梁。本文设计并实...
在英特尔 CPU 上加速 Stable Diffusion 推理
前一段时间，我们向大家介绍了最新一代的 英特尔至强 CPU (代号 Sapphire Rapids)，包括其用于加速深度学习的新硬件特性，以及如何使用它们来加速自然语言 transformer 模型的...