输入嵌入由三个向量组成：标记向量、可训练位置向量和片段向量（第一个文本或第二个文本）。模型输入是 CLS 标记嵌入、第一个文本的嵌入和第二个文本的嵌入。...在这些块中： 文本标记的更新向量和实体标记的原始向量首先独立地计算自注意力； 实体向量与它们在文本中出现的第一个标记相匹配； 使用GeLU 激活，并且用于获得文本标记的新隐藏表示； 文本和实体标记的新向量从隐藏表示中获得...为了解决这个问题，他们将self-attention 分为两个流： 在每个标记位置，有两个向量而不是一个：内容向量和查询向量。 内容向量包含有关令牌的完整信息，而查询向量仅包含位置信息。...解码器的前半部分的输出是文本向量和序列末尾的CLS标记向量，使用sentencepece (64K词汇表)进行标记化。文本和图像矢量通过交叉注意在解码器的后半部分合并。...3、GPT-4 OpenAI / 2023 这是一个具有少量已知细节的封闭模型。据推测，它有一个具有稀疏注意力和多模态输入的解码器。它使用自回归训练和微调RLHF，序列长度从8K到32K。
：具有Transformer级别LLM性能的并行化RNN（发音为“RwaKuv”，由4个主要参数R、W、K、V组成） RWKV是一种具有Transformer级别LLM性能的RNN，也可以像GPT Transformer...不要进行平均池化，因为状态中的不同向量（xx、aa、bb、pp、xx）具有非常不同的含义和范围。你可能可以去除 pp。...•我们可以使用一些小型网络来生成 AA 和 BB，以提供额外的正则化（例如，BB[m][xi] 和 BB[n][xi] 应该是相关的）。 旧想法 我有一个改进标记化的想法。...写出“位置为 2 的标记”和“位置为 3 的标记”的公式，你就能理解： •a 和 b：kv 和 k 的 EMA（指数移动平均）。•c 和 d：这些是 a 和 b 与“自注意力”结合的结果。...初始化 R 和 W 矩阵为零，以实现快速且稳定的收敛。
SWA:滑动窗口注意力 大多数Transformers 使用传统的注意力机制，其中序列中的每个标记都可以对自己和过去的所有标记进行处理。它使内存随着令牌的数量线性增加。...时间步长i的键和值存储在cache的i mod W位置，当位置i高于W时，第一个值将被新的令牌覆盖(可以理解为FIFO)。 考虑前面的例子，我们有一个窗口大小为3。...对于路由网络，仅使用softmax函数可能导致专家之间的负载平衡不均衡，所以作者提出了一个有噪声的top-k门控[7]函数，在softmax门控之前加入可调高斯噪声和稀疏度。...比如我们上面的文本，第一个令牌“Mixtral”通过路由网络，只激活2个专家而不是所有专家可以节省推理时的时间和训练时的计算资源，这是因为一个特定的令牌只由2个较小的FFN处理，而不是一个密集的FFN。...，并根据模板格式化查询和上下文，然后将其传递给LLM以获得响应。
在论文提出的自注意力中，softmax函数应用于每一行。 在没有掩码的情况下，softmax函数只是一个归一化函数。所以为了减少可视化的复杂度，我们可以不在这个矩阵中表示它。...由于 a 是序列中的第一个令牌，因此它不应受到序列中任何其他令牌的影响，没有不存在其他令牌。 在第二行，b 同时受到 a 和 b 的影响。由于 b 是第二个令牌，它应该只受第一个令牌 a 的影响。...第二个令牌 b 具有 a 的上下文，因此结果向量是 a 和 b 的组合。 最后一个令牌 D 具有所有其他令牌的上下文，因此结果向量是所有其他令牌的组合。...线性层和归一化层不会弄乱令牌之间的序列关系，所以在本例中可以忽略不计。 向量的向量之间的多重自注意力转换，由于保留了自注意力层之间的序列，每个自注意力函数都需要使用相同的掩码。...在填充掩码的例子中，如果 掩码只用在第一个自注意力层上，那么序列将不受第一个自注意力层中的PAD令牌的影响。而在所有其他层中因为缺少掩码序列将会受到PAD令牌的影响，这样就会产生糟糕的结果。
它是一种通用算法，不会对3D模型的面或占用进行建模，因此无法仅使用PointNet来生成3D-R2N2采用的体素方法将我们都熟悉的2D卷积扩展到3D，并通过自然地从RGB图像生成水密网格。...：输入嵌入，18个转换器解码器层的堆栈，层归一化以及最后在所有可能的序列标记上表示的softmax分布。...对于在时间n的给定输入令牌，模型实际上可以在序列的后面“看到”目标值，当您尝试仅根据先前的序列值对模型进行条件调整时，这将成为一个问题。...核采样 像许多序列预测模型一样，该模型是自回归的，这意味着给定时间步长的输出是下一时间步长可能值的分布。整个序列一次被预测为一个令牌，模型在每个步骤中都会浏览先前时间步中的所有令牌，以选择下一个令牌。...这些可以指导具有特定类型，外观或形状的网格的生成。类标签通过嵌入进行投影，然后在每个注意块中的自注意层之后添加。
1.2 LLM 的应用 由于 LLM 具有解析和理解非结构化文本数据的高级能力，LLM 在各个领域都有广泛的应用。...但是，这并不适用于 LLM 的预训练阶段。在这个阶段，LLM 利用自监督学习，模型从输入数据中生成自己的标签。...是否去除空白 在开发简单的标记器时，是否将空白字符编码为单独的字符或仅将其删除取决于我们的应用程序和其要求。去除空格减少了内存和计算需求。...图 2.15 准备 LLM 输入文本涉及对文本进行标记化、将文本标记转换为标记 ID 和将标记 ID 转换为向量嵌入向量。在本节中，我们考虑前几节中创建的标记 ID 以创建标记嵌入向量。...例如，第一个标记将具有特定的位置嵌入，第二个标记是另一个不同的嵌入，依此类推，如图 2.18 所示。 图 2.18 位置嵌入被添加到标记嵌入向量中，用于创建 LLM 的输入嵌入。
类似地，对于属于标记 l 和 m 的标记索引的所有成对嵌入，经过层归一化并乘以一个权重矩阵后，将它们添加到成对嵌入 pₗₘ 中。在乘以噪声权重矩阵后，将噪声 rₗ 添加到其中。...结合步骤 2 中的单个令牌嵌入，我们可以继续讨论 AlphaFold3 的第一个模块。 Step 6:初始化 成对令牌和单个令牌嵌入最初初始化为0向量，并将在下一个周期的每一轮中更新。...Step 8: 对成对表示进行线性层处理 上一个循环中更新的成对标记嵌入（在第一个循环中为 0 向量）在每个新的迭代循环开始时通过层归一化和权重矩阵的乘法处理。...通过层归一化和与权重矩阵相乘，在上一个迭代的表示或第一个迭代周期中应用于0向量后，将其输出添加到来自输入嵌入器（步骤2）的初始单个标记嵌入中，以生成直接用于下一个Pairformer的新输入，而无需进一步修改...在对原子进行调整后，使用类似结构的扩散Transformer在令牌级别上进行自注意力操作。最终的令牌表示被归一化。 接下来，令牌嵌入被用于原子注意力解码器。
语言服务支持一系列典型的编辑器操作比如语句自动补全，函数签名提示，代码格式化和突出高亮，着色等。...术语 完整开始/令牌开始（Full Start/Token Start） 令牌本身就具有我们称为一个“完整开始”和一个“令牌开始”。“令牌开始”是指更自然的版本，它表示在文件中令牌开始的位置。...“完整开始”是指从上一个有意义的令牌之后扫描器开始扫描的起始位置。当关心琐事时，我们往往更关心完整开始。 函数 描述 ts.Node.getStart 取得某节点的第一个令牌起始位置。...ts.Node.getFullStart 取得某节点拥有的第一个令牌的完整开始。 琐碎内容（Trivia） 语法的琐碎内容代表源码里那些对理解代码无关紧要的内容，比如空白，注释甚至一些冲突的标记。...属于一个节点的注释内容可以通过下面的函数来获取： 函数 描述 ts.getLeadingCommentRanges 提供源文件和一个指定位置，返回指定位置后的第一个换行与令牌之间的注释的范围（与ts.Node.getFullStart
B树索引是对搜索短语从头到尾的一系列测试。反向索引采用不同的方法，它从单词创建标记。...> [p1r3] aro => [p2r3] 现在，如果我们查找，rol我们会立即知道此标记存在于 rows2和中3。...AGAINSTsection 可以在NATURAL LANGUAGE MODE搜索文本也被标记化的地方工作，或者在BOOLEAN包含它自己强大的迷你表达式语言的更有用的模式下工作。...您找不到比标记长度短的短语，默认情况下整个单词都是标记。这是搜索速度和索引构建/存储成本之间的平衡。...布尔模式表达式也适用于此。但首先，您必须找到令牌长度在服务器范围内的正确平衡，并接受更高的写入时间和更高的存储成本。长度不同于标记大小的短语仍然比未索引的方法更快，但没有“哇”因素。
它是支持数千个分布式应用程序（dApp）的基础层。 每当在以太坊上开发区块链技术和智能合约的新应用程序时，就可以创建新的以太坊令牌。这个过程的简化方面是以太坊为标记化设定了标准。...根据不同的标准，不同类型的应用程序将被标记化，具体取决于应用程序的用途。 作为这些标准的结果，智能合约和代币交互更加直接，因此，开发人员可以在以太坊上创建dapps。...首先是totalSupply（）函数，它确定在给定项目的TOKEN经济中将要创建的令牌总数。 然后是transfer（）函数，用于将令牌初始分配给用户钱包。...不可替代的令牌非常有用，因为它们可以对独特的个人资产进行标记化。这包括精心培育的数字猫，还有更多传统上有价值的资产，如艺术品，葡萄酒，房地产，文凭等。...随着越来越多的真实资产在未来几年被标记化，您可以打赌ERC-721令牌标准将比CryptoKitties更为人所知。从美术和音乐版税到第二天球赛门票的所有权都可以透明地转移到以太坊区块链上。
在文本生成中，输入和输出是相同的，只是输出标记向右移动了一步。这基本上意味着模型接受输入的过去的单词并预测下一个单词。输入和输出令牌分批传递到模型中，每个批处理都有固定的序列长度。...我已经按照这些步骤来创建数据集: 创建一个配置类。 将所有的概要合并在一起。 标记对照表。 定义批数。 创建词汇，单词索引和索引到单词字典。 通过向右移动输入标记来创建输出标记。...创建一个生成器函数，它批量地输出输入和输出序列。...为标记化单词创建一个遮罩（注意：此遮罩与我们讨论的被遮罩的自我注意不同，这是用于遮罩下一个将要看到的填充标记）。 使用标记填充长度小于最大长度（此处为300）的序列。...接下来的top-p采样是在这k个分数上完成的，然后最后从选定的标记中，我们仅使用概率进行采样以获取最终的输出标记。
该研究还探讨了使BERT家族与当前流行的编解码器和仅解码器模型竞争的关键因素，并提供了进一步提升性能的可能方法和建议。...模型根据预测概率选择下一次迭代中特定的掩码标记，具有最低概率的标记将被掩码，并在新的预测后更新其分数。此外，与传统的从左到右的自回归模型不同，在初始化完全掩码目标序列之前，我们应该获得目标长度。...在仅微调基线模型1/25的令牌后，Instruct-XMLR在所有任务中都能显著优于具有可比大小的解码器模型BLOOMZ-3B。...作者将这一失败归因于： XNLI是用于传统自然语言推理任务的多语言数据集，而具有编码器-解码器架构的mT0对这一任务更有益 mT0-3.7B在预训练阶段（1万亿对比0.5万亿令牌）和指令调整阶段（15亿对比...此外，作者还关注了另一层次的规模化，即微调过程中的训练令牌数量。首先，XML-RBase和XML-RLarge，分别具有270M和550M的参数。下表呈现了结果。
ViT 编码器有两个主要组件：第一个是著名的基于注意力的编码器，它处理混合输入标记的信息；第二个包含具有典型扩展-压缩结构的 MLP。历史上注意力模块一直被认为是Transformer能力的核心。...该模型被命名为PoolFormer，并在性能、参数数量和 MAC（乘积和累加）方面与经典的 Transformer（例如 DeiT）和 MLP-like（例如 ResMLP）模型进行了比较。...在此架构中，输入首先由补丁嵌入处理，类似于原始 ViT 实现，由n=C1卷积滤波器强制执行，具有 7×7 窗口和步长值为 4，产生维度为C1 x H的张量/4 x 宽/4。...在 PoolFormer 中，注意力模块被一个stride=1的池化块代替，它执行平均池化（简单地使每个令牌平均聚合到其附近的令牌特征）。...经过消融研究，作者决定使用 Group Normalization 作为归一化技术，GeLu 作为激活函数。 这种非常简单的实现结果令人惊讶。
不同的服务提供商可能具有不同的设置选项。获取客户端ID和密钥：注册应用程序后，您将获得一个客户端ID（Client ID）和一个客户端密钥（Client Secret）。..., r *http.Request) {// 在这里使用访问令牌调用API，这里仅作示例accessToken := r.Header.Get("Authorization")fmt.Println("...登录处理函数负责将用户重定向到授权页面，而回调处理函数则处理用户在授权后返回的授权码，并交换为访问令牌。在handleAPI处理函数中，您可以使用访问令牌调用受保护的API。...刷新令牌OAuth2的访问令牌通常具有一定的有效期，过期后需要重新获取新的访问令牌。为了避免用户重新登录，OAuth2提供了刷新令牌的机制。刷新令牌用于获取新的访问令牌，而无需用户再次提供凭据。...为了最小化安全风险，应根据需要限制令牌的范围。例如，仅授予访问必要资源的最小权限，以防止不必要的数据泄露和滥用。处理过期令牌OAuth2的访问令牌通常具有一定的有效期，过期后需要重新获取新的访问令牌。
对于模型创建，使用高级Keras API模型类（新集成到tf.keras中）。 BERT令牌生成器仍来自BERT python模块。...因此，仅需要BERT层所需的输入，并且模型仅将BERT层作为隐藏层。当然，在BERT层内部，有一个更复杂的体系结构。 该hub.KerasLayer函数将预训练的模型导入为Keras层。...从BERT vocab字典中还原它 掩码ID：为每个令牌掩蔽仅用于序列填充的令牌（因此每个序列具有相同的长度）。 段ID：0表示一个句子序列，如果序列中有两个句子则为1，第二个句子为1。...(tokens) input_ids = token_ids + [0] * (max_seq_length-len(token_ids)) return input_ids 用于根据标记和最大序列长度生成输入的函数...中的合并嵌入与第一个标记的嵌入之间的差异为0.0276。 总结 这篇文章介绍了一个简单的，基于Keras的，基于TensorFlow 2.0的高级BERT嵌入模型。
诸如上下文词嵌入、多头自注意力、位置编码、可并行化的架构、模型压缩、迁移学习和跨语言模型等方法都在其中。...例如，我们可以仅检索具有 cola 数据集中包含术语 kick 的句子，如下面的执行所示。...序列分类的最后一个[CLS]*嵌入可以被任何分类器使用，但提出的，也是最常见的方法是使用具有输入大小等于最终标记嵌入大小和输出大小等于类数量的 softmax 激活函数的密集层。...现在我们将转向标记化算法，这对于 Transformers 的成功具有重要影响。...一些传统的标记器是在 Moses 和nltk库中开发的，应用了先进的基于规则的技术。但是与 Transformers 一起使用的标记化算法基于自监督学习，并从语料库中提取规则。
在这种结构中，为一个给定的标记计算的表征只取决于左边的语境。这通常被称为因果或自回归注意。 编码器-解码器 这些用于建模从一个文本序列到另一个序列的复杂映射；它们适用于机器翻译和总结任务。...由于BertViz需要进入模型的注意力层，我们将用BertViz的模型类来实例化我们的BERT模型，然后使用show()函数来生成特定编码器层和注意力头的交互式可视化。...让我们允许模型通过使用三种不同的线性投影将我们的初始标记向量投射到三个不同的空间，为查询、键和标记的值创建一组不同的向量。...添加归一化层（normalization） 如前所述，Transformer架构利用了层归一化和残差连接。前者将批次中的每个输入归一化，使其具有零均值和统一方差。...()函数来创建下三角矩阵。
但是，相同的L + L编解码器模型将具有与仅具有 L 层的语言模型大约相同的计算成本，这是因为语言模型中的L层必须同时应用于输入和输出序列，而编码器仅应用于输入序列，而解码器仅应用于输出序列。...总体而言，我们所有的目标都从未标记的文本数据集中提取一系列与令牌化文本范围相对应的令牌ID。对令牌序列进行处理以产生（损坏的）输入序列和相应的目标。...展望未来，我们将探索用标记令牌替换损坏的跨度，并仅预测损坏的令牌（如我们的基准目标）的变体。 3.3.3 Varying the corruption rate ?...第一个明显的收获是，C4中删除启发式过滤会降低性能，并使未过滤的变体在每个任务中表现最差。除此之外，我们发现在某些情况下，具有更受限域的预训练数据集的性能优于多样化的C4数据集。...进行微调时，仅更新适配器层和层归一化参数。这种方法的主要超参数是前馈网络的内部维数 d ，它改变了添加到模型中的新参数的数量。我们用 d 的各种值进行实验。
，具有二次空间和时间复杂度。...标准稀疏化技术 标准稀疏化技术。 左图：稀疏模式示例，其中令牌仅关注附近的其他令牌。 右图：在图注意力网络中，令牌仅关注图中的邻居，这些节点应该比其他节点具有更高的相关性。...对于常规的 softmax-attention，这里的转换非常紧凑，涉及指数函数和随机高斯投影。 传统的Transformer自注意模块有Q, K, V，其中Q和K生成A，然后与V相互作用。...FAVOR+适用于注意力块，使用矩阵A的形式如下: qi/kj代表Q/K中的第i/ j个查询/键行向量，内核K定义为(通常是随机的)映射Φ: 对于Q '， K '，行分别为Φ(qi)和Φ(ki)。...这里^Att↔代表近似注意，下图中的括号表示计算顺序: 对于某些分布D∈P(R^ D)(如高斯分布)，函数f1，…，fl，函数h和确定性向量ωi或ω1，…，ωm, iid ~ D取如下形式的Φ: 形成有效的注意机制
func handleAPI(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { // 在这里使用访问令牌调用API，这里仅作示例 accessToken :=...登录处理函数负责将用户重定向到授权页面，而回调处理函数则处理用户在授权后返回的授权码，并交换为访问令牌。在handleAPI处理函数中，您可以使用访问令牌调用受保护的API。...刷新令牌 OAuth2的访问令牌通常具有一定的有效期，过期后需要重新获取新的访问令牌。为了避免用户重新登录，OAuth2提供了刷新令牌的机制。刷新令牌用于获取新的访问令牌，而无需用户再次提供凭据。...为了最小化安全风险，应根据需要限制令牌的范围。例如，仅授予访问必要资源的最小权限，以防止不必要的数据泄露和滥用。...处理过期令牌 OAuth2的访问令牌通常具有一定的有效期，过期后需要重新获取新的访问令牌。为了处理过期令牌，您可以通过在应用程序中检查访问令牌的有效期，并在需要时使用刷新令牌获取新的访问令牌。
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