一文了解Transformer全貌（图解Transformer） - 知乎
Transformer是谷歌在2017年的论文《Attention Is All You Need》中提出的，用于NLP的各项任务，现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。网上有关Transformer原理的介绍很多，在本文中我们将尽量模型简化，让普通读者也能轻松理解。 1. Transformer整体结构
如何最简单、通俗地理解Transformer？ - 知乎
首先，了解一些NLP领域的基本知识，比如文本是如何被表征的，序列文本信息的处理，基于（深度神经网络）的语言模型是如何处理自然语言的； Transformer主要解决了什么问题。重点关注的方面有（自）注意力机制，多头注意力，Transformer的内部结构；
huggingface transformers预训练模型如何下载至本地，并使用？
2021年10月31日 · huggingface的transformers框架，囊括了BERT、GPT、GPT2、ToBERTa、T5等众多模型，同时支持pytorch和tensorflow 2，代码非常规范，使用也非常简单，但是模型使用的时候，要从他们的服务器上去下载模型，那么有没有办法，把这些预训练模型下载好，在使用时指定使用这些模型呢？
Transformer是什么？有哪些特点？ - 知乎
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、 …
Transformer模型压缩 - 知乎
一些模型如palm已经拥有540b个参数，opt、gpt-3和bloom等模型约有176b个参数，而且我们正朝着更大的模型方向发展。 然而，这些巨大的模型需要庞大的计算资源才能运行，比如要在BLOOM-176B上进行推理，你需要拥有8个80GB的显卡，每个显卡约价值15000美元，对于微调 ...
transformer用于时间序列预测有哪些好的源码可以分享一下嘛？
模型的预测有些不一致，对一些负样本的振幅有轻微的过拟合。在正样本中，排除了噪声，预测与地面事实非常吻合。 可以尝试调试代码，优化超参数来提高模型整体性能。 写在最后. Transformers是在机器学习应用中相对流行的模型，也经常被用于时间序列预测。
使用 transformers 预训练语言模型进行 Fine-tuning - 知乎
2021年7月19日 · 使用 transformers 预训练语言模型进行 Fine-tuning. 我们将学习从 datasets 下载数据; 方法一：我们将学会如何使用 Trainer API 去训练模型（高级封装的API） 方法二：我们将学会如何使用自定义训练循环（custom training loop） 去训练模型
PyTorch VS TensorFlow谁最强？标星15000+Transformers的运行结果
2019年11月3日 · 作者 | Lysandre Debut 译者 | 陆离 出品 | AI科技大本营（ID: rgznai100） 【导语】自然语言处理预训练模型库 Transformers 实现了几种用于 NLP 任务的最先进的 Transformer 架构，如文本分类、信息提取、问题解答和文本生成等，它经常被研究人员和公司所使用，提供 PyTorch 和 TensorFlow 的前端实现。
huggingface/transformers TF版本如何本地加载BERT模型？
2020年1月5日 · 当我们在服务器使用 transformers 加载模型时，如果访问不了网络，则不能从 huggingface 平台下载模型并加载，此时我们需要先在本地（可以访问网络）下载模型再上传到服务器。 下面我们以加载 internlm2-chat-7b 为例介绍如何下载模型并加载本地的模型。 下载模型
3-2 Transformers Models API 使用 - 知乎
transformers Models. AutoModel 对 transformers 里面的绝大部分模型都进行了包装，他可以自动的识别你传入的模型 checkpont 是用的哪个class，从而方便使用者测试不同预训练语言模型的效果。但是一旦你需要对特定的模型结构进行修改，这时候你就需要使用特定的模型class ...