标签：Transformers
Transformers.js：Web 上的最新机器学习技术
我们的工程师，Transformers.js 作者Joshua Lochne在2023年11月18日在杭州举办 FEDAY 上带来了主题为「Transformers.js: State-of-the-art Machine Learning ...
🤗 Transformers 中原生支持的量化方案概述
本文旨在对 transformers 支持的各种量化方案及其优缺点作一个清晰的概述，以助于读者进行方案选择。 目前，量化模型有两个主要的用途: 在较小的设备上进行...
机器学习即代码的时代已经到来
译者注: 到底是 AI 会吃掉软件还是软件会吃掉 AI？为了 job security 工程师应该把宝押在哪儿？这篇 2021 年的文章提供的一些视角似乎印证了它现在的流行，有...
使用 FHE 实现加密大语言模型
近来，大语言模型 (LLM) 已被证明是提高编程、内容生成、文本分析、网络搜索及远程学习等诸多领域生产力的可靠工具。 大语言模型对用户隐私的影响 尽管 LLM ...
Hugging Face 音频 AI 派对直播回放（上）
为了庆祝 Hugging Face 新开设的免费开源 Audio Transformers 课程的启动，我们组织了一场不容错过的网络直播活动！这是直播回放的第一部分，错过直播的 宝子...
在 Transformers 中使用约束波束搜索引导文本生成
引言 本文假设读者已经熟悉文本生成领域波束搜索相关的背景知识，具体可参见博文 如何生成文本: 通过 Transformers 用不同的解码方法生成文本。 与普通的波束...
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，...
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，...
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 you need 中首创了 基于 transformer 的编码...
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...
收录了国内外的众多 AI工具，包括AI写作工具、AI图像生成和处理、AI视频制作、AI音频转录、AI辅助编程、AI音乐生成、AI绘画设计、AI对话聊天等AI工具，以及AI学习开发的常用网站、教程、开源框架、开源模型和数据集等
