基于Transformer模型的智能问答原理详解

图一就是Transformer模型的框架，不过这里的encoder和decoder不再是RNN结构，拆开来看，细节如图二：原始论文里，作者设置了6层encoder与6层decoder结构。至于为什么是6，这就是一个超参数而已，可以根据实际情况...

基于Transformer模型的智能问答原理详解（学习笔记）

标签： NLP Transformer

文章均从个人微信公众号“AI牛逼顿...所以上篇文章介绍的模型是可以直接用来进行智能问答的。今天要介绍的模型框架依然是encoder-decoder，不过模型只采用attention机制。目的就是要避免使用RNN结构，提高并行效率（...

NLP transformer抽取式问答项目详解

标签：自然语言处理 transformer 深度学习

详细介绍NLP抽取式问答项目的一些细节，以及对应的代码实现

基于Transformer的图像生成模型详解

标签：人工智能

Transformer模型是由Vaswani等人于2017年提出的，它是一种基于注意力机制的深度学习模型。传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在处理长距离依赖问题上存在一定局限性，而Transformer模型通过自注意力...

Transformer模型详解

标签： transformer 深度学习人工智能

2013年----word Embedding 2017年----Transformer 2018年----ELMo、Transformer-decoder、GPT-1、BERT 2019年----Transformer-XL、XLNet、GPT-...　谷歌提出的Transformer模型，用全Attention的结构代替的LSTM，在翻...

【AI 大模型】如何利用 LLM 和智能问答 BI 自然语言自动生成智能报表？

标签：信息可视化自然语言处理人工智能

近年来，LLM大模型和智能问答BI技术的出现，使得企业可以更加高效地进行数据分析和决策。如何利用人工智能技术提高报表的制作效率和数据分析精度，已成为企业面临的重要问题。本文将介绍如何利用 LLM 大模型和智能...

Transformer课程第31章 QA问答Transformer模型Dense Passage Retrieval (DPR)

标签： Transformer课程 Transformer面试 Transformer培训

第31章：基于dual-encoder机制的开发QA问答Transformer模型Dense Passage Retrieval (DPR)架构内幕及完整源码实现 1，基于open-domain Q&A常见实现及问题分析 2，sparse vector space问题及解决方案 3，Dense ...

一文读懂「Transformer」算法模型

标签： transformer 深度学习人工智能

Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型，现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer。Transformer 模型使用了 Self-Attention 机制，不采用 RNN 的顺序结构，使得模型可以并行化训练，而且...

大模型核心技术原理: Transformer架构详解

标签： transformer 深度学习人工智能

大模型核心技术原理: Transformer架构详解

Transformer课程第48章Transformer模型RealFormer架构

标签： Transformer课程 Transformer面试 Transformer培训

第48章：基于Residual Attention机制的Transformer模型RealFormer架构内幕及完整源码实现 1，Residual Attention Layer Transformer进行不同layer传播attention的数学原理剖析 2，Residual Attention Layer ...

基于Transformer的NLP智能对话机器人实战课程（第十六章、第十七章、第十八章）

标签：自然语言处理 transformer 深度学习

入门了 Transformer 的心智应该是拥有基于贝叶斯模型来体悟流动的 Matrix 之美的能力。” 第16章：Kaggle BERT比赛CommonLit Readability Prize赛题解析、Baseline代码解析、及比赛常见问题 1，以问题为导向的...

Transformer 模型及其典型应用研究

标签： transformer 深度学习人工智能

Transformer 模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构，在自然语言处理等领域取得了巨大成功。本文介绍了 Transformer 模型的原理和结构，并探讨了其在语言翻译、文本生成、对话系统、语言模型、图像处理和推荐...

Transformer课程第35章Transformer模型LED架构

标签： Transformer课程 Transformer面试 Transformer培训

第35章：聚焦于长文本处理的Transformer模型LED架构内幕及完整源码实现 1，Self-attention的问题及背后的数学原理分析 2，local windowed attention背后的数学原理分析 3，面向Task的global attention 4，...

Transformer课程第39章Transformer模型RAG的架构

标签： Transformer课程 Transformer面试 Transformer培训

第39章：面向Knowledge-intensive任务的Transformer模型RAG的架构内幕及完整源码实现 1，为何Transformer网络能够存储factual knowledge信息？ 2，pretrained dense retrieval数学原理分析 3，sequence-to-sequence ...

Transformer模型详解与实战

标签：人工智能

Transformer模型是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的神经网络模型，由Google的研究团队于2017年提出。在过去几年的自然语言处理领域中，Transformer模型凭借其优秀的表现取得了许多重大突破，成为了最受关注...

300+篇文献！一文详解基于Transformer的多模态学习最新进展

标签：大数据 python 计算机视觉

©PaperWeekly 原创 ·作者 | Jason研究方向 | 计算机视觉论文标题：Multimodal Learning with Transformers: A Survey论文地址：https://arxiv.org/abs/2206.06488摘要Transformer 是一种很有前途的神经网络学习器...

Transformer网络结构详解

标签：计算科学神经计算深度学习

Transformer 模型已经成为 NLP 领域的主流模型，并推动了 NLP 技术的快速发展。Transformer 模型的计算复杂度较高，限制了其在资源受限设备上的应用。未来研究将致力于提高 Transformer 模型的效率，例如通过模型...

【大语言模型】Transformer原理以及运行机制

标签：语言模型人工智能自然语言处理

当谈到Transformer模型的原理和运行机制时，以下是更详细的解释：总结：Transformer模型通过自注意力机制和堆叠的多层网络，能够学习到全局依赖关系和上下文信息，从而提高了自然语言处理任务的性能和效果。...

Transformer 工作原理图文详解和实践：在生成式对话系统中的核心技术剖析

标签：计算科学神经计算深度学习

生成式对话系统是自然语言处理领域的一个重要研究方向,它旨在通过...在过去的几年里,基于深度学习的生成式对话系统取得了长足的进步,其中Transformer模型凭借其强大的序列建模能力,在生成式对话系统中发挥了关键作用。

Transformer课程第50章Transformer模型Longformer架构

标签： Transformer课程 Transformer面试 Transformer培训

第50章：基于local windowed attention处理长文本对Transformer模型Longformer架构内幕及完整源码实现 1，“local” context 和“global” context背后的数学原理和实现对比 2，windowed attention实现解析 3，...

Transformer课程第38章Transformer模型MPNet架构

标签： Transformer课程 Transformer面试 Transformer培训

第38章：融合MLM和PLM的Transformer模型MPNet架构内幕及完整源码实现 1，masked language modeling(MLM)数学原理和实现分析 2，permuted language modeling (PLM)数学原理和实现分析 3，为何MPNet为何能够缓解...

Transformer课程第33章Transformer模型Funnel-Transformer架构

标签： Transformer课程 Transformer面试 Transformer培训

第33章：过滤掉sequential redundancy对Transformer模型Funnel-Transformer架构内幕及完整源码实现 1，Transformer网络中的redundancy 产生的本质原因剖析 2，不同类型pooling operation数学原理解析 3，对sentence...

基于LangChain+LLM的本地知识库问答：从企业单文档问答到批量文档问答

标签： langchain 本地知识库问答 langchain-llm

本文则侧重讲解 1 什么是LangChain及...2 解读langchain-ChatGLM项目的关键源码，不只是把它当做一个工具使用，因为对工具的原理更了解，则对工具的使用更顺畅 3 langchain-ChatGLM项目的升级版langchain-chatchat

ChatGPT技术原理第四章：Transformer模型

标签：深度学习自然语言处理人工智能

通过对输入序列中的所有元素同时进行查询、键和值操作，得到了一个新的向量序列，其中每个向量都...Self-Attention机制是Transformer中的核心组件之一，用于在输入序列中找到重要的信息，并在不同位置之间进行交互。

通俗易懂的Attention、Transformer、BERT原理详解

标签：自然语言处理算法编程语言

原创 · 作者 |TheHonestBob学校 | 河北科技大学研究方向 | 自然语言处理一、写在前面网上关于这部分内容的好文章数不胜数，都讲的特别的详细，而今天我写这篇博客的原因，一...

Transformer课程第30章Transformer模型DeBERTa架构

标签： Transformer课程 Transformer面试 Transformer培训

第30章：使用disentangled attention机制Transformer模型DeBERTa架构内幕及完整源码实现 1，使用两个vector来编码每个word的content和position 2，在pretraining阶段使用output enhanced mask decoder取代softmax ...

Transformer课程第29章Transformer模型CTRL架构

标签： Transformer课程 Transformer培训 Transformer面试

第29章：使用Control code的文本生成Transformer模型CTRL架构内幕及完整源码实现 1，能够使用第一个Token作为control code的数学原理分析 2，控制生成内容的style、content及task-specific行为的架构设计 3，control...

生成式问答模型：Seq2Seq与Transformer详解

标签：人工智能

# 1. 第一章引言 ## 1.1 介绍生成式问答模型的重要性在自然语言处理领域，生成式问答模型是一种重要的技术，用于回答用户提出的开放式问题。...目前，主流的生成式问答模型主要包括Seq2Seq模型和Transformer模型。