Birth of a Transformer: A Memory Viewpoint

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本文深入探讨Transformer模型的工作原理,通过一个合成设置分析其如何平衡存储训练数据的知识与适应新信息的能力。研究发现权重矩阵在学习过程中起到联想记忆作用,揭示了梯度动态和数据分布特性对学习的影响。

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本文是LLM系列的文章,针对《Birth of a Transformer: A Memory Viewpoint》的翻译。

摘要

基于transformer的大型语言模型在经验上取得了巨大的成功。然而,随着它们的部署越来越广泛,人们越来越需要更好地了解它们的内部机制,以使它们更加可靠。这些模型似乎存储了来自其训练数据的大量知识,并快速适应在其上下文或提示中提供的新信息。我们研究了transformer如何通过考虑一个合成设置来平衡这两种类型的知识,其中token是从全局或上下文特定的二元分布生成的。通过对简化的两层Transformer上的训练过程进行仔细的实证分析,我们说明了全局bigram的快速学习和上下文bigram的“感应头”机制的缓慢发展。我们强调了权重矩阵作为联想记忆的作用,提供了关于梯度如何在训练中实现其学习的理论见解,并研究了数据分布特性的作用。

1 引言

2 背景

3 合成设置

4 关联记忆的角度

5 实证研究

6 学习动态性的理论见解

7 讨论

在本文中,我们研究了Transformer如何在上下文学习能力中发展的

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Pyramid Vision Transformer (PVT)是一种用于密集预测的通用backbone,它是一种基于Transformer的设计。PVT的整体架构包括了Transformer编码器和其他细节。PVT的设计使得它可以应用于图像分类、目标检测和实例分割等任务。 PVT的整体架构包括了Transformer编码器和其他细节。Transformer编码器是PVT的核心组件,它通过自注意力机制和全连接层来建模输入图像的关系。PVT还采用了金字塔结构,通过在不同尺度上应用Transformer来捕捉图像中的多尺度信息。这种金字塔结构可以提高PVT在密集预测任务中的性能。 PVT还提供了相应的代码实现,包括了图像分类、目标检测和实例分割的代码。这些代码可以帮助研究人员和开发者更好地理解和应用PVT模型。 论文地址:PVT-V1版本论文 源码地址:PVT-v1-torch源码<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [PVT论文精读:Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Predictionwithout ...](https://blog.youkuaiyun.com/qq_52053775/article/details/127700540)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [Pyramid Vision Transformer (PVT) 代码,用于密集预测的通用backbone](https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_42715977/87625056)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions论文以及...](https://blog.youkuaiyun.com/m0_45971439/article/details/120495124)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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