<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Raki_J的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Raki_J]]></copyright><item><title><![CDATA[Raki的读paper小记：GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/132199645</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/132199645</guid><author>Raki_J</author><pubDate>Wed, 09 Aug 2023 23:20:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[图2展示了分组查询注意力和多头/多查询注意力的比较。适中数量的组导致插值模型的质量高于MQA，但比MHA更快，正如我们将展示的那样，这代表了一个有利的权衡。然而，更大的模型通常会按比例增加头的数量，使得多查询注意力在内存带宽和容量上都表现出更激进的削减。此外，较大的模型受到注意力的内存带宽开销相对较小，因为键值缓存随着模型维度的增加而增加，而模型的FLOPs和参数随模型维度的。此外，我们引入分组查询注意力，它是多查询注意力和多头注意力的插值，既能够在与多查询注意力相当的速度下实现接近多头注意力的质量。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Raki的读paper小记：RWKV: Reinventing RNNs for the Transformer Era]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/132002725</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/132002725</guid><author>Raki_J</author><pubDate>Sun, 30 Jul 2023 03:18:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[AttnQKVt​∑i1T​eqt⊤​ki​∑i1T​eqt⊤​ki​vi​​AttnWKVt​∑i1t​ewti​ki​∑i1t​ewti​ki​vi​​wti​∈RT×T是学习到的位置偏移，矩阵中每个元素是一个标量。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Raki的读paper小记：SELF-INSTRUCT: Aligning Language Models with Self-Generated Instructions]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/131908503</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/131908503</guid><author>Raki_J</author><pubDate>Thu, 27 Jul 2023 00:48:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[用GPT3生成的instructions贡献：(1) 我们引入了SELF-INSTRUCT，一种使用最少人工标记数据诱导指令遵循能力的方法；(2) 我们通过广泛的指令调优实验证明了其有效性；(3) 我们发布了一个大规模的合成数据集，包含52,000个指令，以及一组手动编写的新任务，用于构建和评估未来的指令遵循模型。SELF-INSTRUCT是一种生成任务指令数据的方法，它使用预训练的普通语言模型自身来生成任务，经过过滤和调优，可以让模型更好地遵循指令。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Raki的读paper小记：Retentive Network: A Successor to Transformer for Large Language Models]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/131886803</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/131886803</guid><author>Raki_J</author><pubDate>Mon, 24 Jul 2023 01:32:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[RetNet = linear attention + rope + 显式衰减（即 $\gamma$）]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Raki的读paper小记：LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/131882188</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/131882188</guid><author>Raki_J</author><pubDate>Sun, 23 Jul 2023 18:46:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[研究任务对大模型进行部分微调已有方法和相关工作现有技术通常通过扩展模型深度引入推理延迟（Houlsby 等人，2019；Rebuffi 等人，2017），或通过减少模型可用序列长度（Li 和 Liang，2021；Lester 等人，2021；Ham-bardzumyan 等人，2020；Liu 等人，2021）面临挑战这些方法通常无法达到微调基线，提出了效率与模型质量之间的权衡。创新思路学习过度参数化的模型实际上位于低内在维度上。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[windows11安装pytorch2.0]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/130208046</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/130208046</guid><author>Raki_J</author><pubDate>Mon, 17 Apr 2023 20:34:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[换了新电脑，好久没用windows了，配置一下环境，顺便记录一下方便帮助AI小白不会浪费时间在装环境上（一星期不夸张hah）打开命令行，然后输入nvidia-smi，检查自己的显卡驱动也可以通过图形界面查看首先在找到我的电脑，右键点击选检查好了显卡之后，我们可以先安装pycharm下载完之后一路勾选无脑点就好了，这样我们就配置好了pycharm，这时候我们需要python解释器和环境管理工具。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[思考AI科研的未来]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/129996324</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/129996324</guid><author>Raki_J</author><pubDate>Thu, 06 Apr 2023 19:20:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[今天不聊paper，来聊一些现实的问题，AI科研发展？]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[近几年NLP比较promising的方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/129736528</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/129736528</guid><author>Raki_J</author><pubDate>Thu, 23 Mar 2023 19:33:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[对比学习的想法是，把不同类别的样本在特征空间推开，而让相似的样本距离更近，从而获得更好的样本表示思想是构造正负样本对进行优化，在CV那边负样本非常容易构造，而NLP因为token的离散性并没有那么容易构造，而SimCSE发现仅仅使用dropout构造出的负样本就能达到很好的效果。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Raki的读paper小记：Forget-free Continual Learning with Winning Subnetworks]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/129346424</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/129346424</guid><author>Raki_J</author><pubDate>Sun, 05 Mar 2023 22:43:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[l1​WSN联合学习与每个任务相关联的子网络相关的模型权重和任务自适应二进制掩码，同时尝试通过重用之前子网络的权重来选择要激活的一小组权重（获胜票），每张中奖彩票产生的二进制掩码被编码为一个N位二进制数字掩码，然后使用霍夫曼编码进行压缩，以实现网络容量相对于任务数量的亚线性增长与图1a基于修剪的CL方法不同，该方法在预先训练的主干网络中获得特定于任务的子网络，我们。为了在模型学习新任务时允许前向转移，我们将学习到的，但有选择地，而不是使用所有权重（图1b），这可能会导致有偏的转移。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Raki的读paper小记：Neuro-Inspired Stability-Plasticity Adaptation for Continual Learning in Sparse Nets]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/129329031</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/129329031</guid><author>Raki_J</author><pubDate>Sat, 04 Mar 2023 16:29:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[中增加相同数量的新连接，保持每层的密度，新的连接是随机选择的，只要它们不形成稳定单元的新输入，这保证了连接增长不会破坏稳定单元学习的表示。单元的总激活是否是其对学习任务的贡献的有效指标，观察到移除最活跃的单元比移除相同数量的随机选择单元更会降低性能。在两个任务之间的边界处，它将连接冻结到新的稳定单元中以稳定这些单元，即它不允许相应的权重在该点之后发生变化。在任务边界上，候选稳定单元被提升为稳定单元，稳定单元之间的连接被冻结，然后我们重新初始化剩余的连接。因此可塑单元的功能的未来变化不会传播到稳定单元。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Raki的读paper小记录：Online Continual Learning through Mutual Information Maximization]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/129300301</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/129300301</guid><author>Raki_J</author><pubDate>Fri, 03 Mar 2023 14:51:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[batch CL每个task的数据可以训练任意个epoch，但是online CL每个任务的数据都是以流的形式逐渐出现的，只要积累了一小批训练样本，就可以进行学习inter-task CF指的是学到后面的任务忘了前面的任务intra-task CF指的是一个任务内，学到后面的batch忘掉了前面batch的知识因为online CL每个样本只看到一次，所以只有OCL才会intra-task CF。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Transformer及其子孙后代]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/129234304</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/129234304</guid><author>Raki_J</author><pubDate>Wed, 01 Mar 2023 16:17:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[attention is all you need，现在已经是money is all you need时代了（x首先介绍AtentionQKVsoftmaxdk​​QKT​Vq，k和v都是原输入x通过变换矩阵得到的q和k相乘得到系数矩阵，用softmax进行归一化，再乘v得到加权后的表示，这就是自注意力做的事情过程如图：模型图。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Raki的读paper小记：Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/129264037</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/129264037</guid><author>Raki_J</author><pubDate>Tue, 28 Feb 2023 22:11:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[当重用之前的state信息的时候，保持他们的位置信息也是非常重要的，如果依旧使用绝对位置编码，会出现两个segment用了同样的位置的情况，但实际上却差了一个segment的长度，这样会使模型无法区分他们的位置信息。最大可能的依赖是图b的面积下的点，与截断的BPTT不同的是，这里的方法缓存了一连串的隐状态，而不是最后一个，因此应该与相对位置编码技术一起应用。在训练过程中，为前一个片段计算的隐藏状态序列是固定的，并在模型处理下一个新片段时作为扩展上下文被重新使用。Transformer-XL的总公式。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Raki的读paper小记：BART]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/128678735</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/128678735</guid><author>Raki_J</author><pubDate>Tue, 28 Feb 2023 01:24:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[在预训练阶段，encoder类似bert，decoder类似gpt，一个双向一个自回归在fine-tune阶段，未被破坏的文本被同时输入到encoder和decoder，用decoder的最后隐藏层作为表示这种设置的一个关键优势是去噪的灵活性；可以对原始文本进行任意的转换，包括改变其长度。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Raki的读paper小记：ConTinTin: Continual Learning from Task Instructions]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/128650845</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/128650845</guid><author>Raki_J</author><pubDate>Thu, 12 Jan 2023 01:32:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[此工作提出了一个NLP持续学习新范式]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Raki的读paper小记：Continual Learning of Natural Language Processing Tasks: A Survey]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/128572221</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/128572221</guid><author>Raki_J</author><pubDate>Fri, 06 Jan 2023 19:27:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[来自UIC的2022最新NLP持续学习综述，第一次总结了各种任务范式]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Raki的读paper小记：An Image is Worth One Word Personalizing Text2Image using Textual Inversion]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/127032505</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/127032505</guid><author>Raki_J</author><pubDate>Sun, 25 Sep 2022 00:09:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[跟prompt非常类似，但是用了图片在特征空间的表示来学习。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Raki的读paper小记：Image as a Foreign Language: BEIT Pretraining for All Vision and Vision-Language Tasks]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/126514576</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/126514576</guid><author>Raki_J</author><pubDate>Fri, 02 Sep 2022 20:19:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[在视觉任务上，可惜没看到NLP那边杀起来。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Raki的读paper小记：CLIP:Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/126666709</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/126666709</guid><author>Raki_J</author><pubDate>Fri, 02 Sep 2022 17:30:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[然后，可以通过自然语言提示利用该任务学习，以实现对许多现有数据集的zero-shot。在足够的规模下，该方法的性能可以与任务特定的监督模型匹敌，尽管仍有很大的改进空间。算是小神作，实验巨大巨全，启发了后面多模态很多很多的工作，初步展现大模型在多模特领域的超强威力。我们发现，采用该范式会使计算机视觉领域出现类似行为，并讨论了这一研究领域的社会影响。我们研究了是否有可能将NLP中任务无关的网络规模预训练的成功转移到另一个领域。使用自然语言作为监督信号，把规模做大，并且不需要标注。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Raki的读paper小记：ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/126664657</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Raki_J/article/details/126664657</guid><author>Raki_J</author><pubDate>Fri, 02 Sep 2022 16:14:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[研究任务已有方法和相关工作面临挑战创新思路实验结论。]]></description><category></category></item></channel></rss>