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注意力

  • 丢掉注意力的扩散模型：Mamba带火的SSM被苹果、康奈尔盯上了

    替代注意力机制，SSM 真的大有可为？为了用更少的算力让扩散模型生成高分辨率图像，注意力机制可以不要，这是康奈尔大学和苹果的一项最新研究所给出的结论。众所周知，注意力机制是 Transformer 架构的核心组件，对于高质量的文本、图像生成都至关重要。

  • ICLR2022cosFormer：重新思考注意力机制中的Softmax

    导读：Transformer在自然语言处理、计算机视觉和音频处理方面取得了巨大成功。作为其核心组成部分之一，Softmax Attention模块能够捕捉长距离的依赖关系，但由于Softmax算子关于序列长度的二次空间和时间复杂性，使其很难扩展。针对这点，研究者提出利用核方法以及稀疏注意力机制的方法

  • Softmax注意力与线性注意力的优雅融合，AgentAttention推动注意力新升级

    来自清华大学的研究者提出了一种新的注意力范式——代理注意力 (Agent Attention)。近年来，视觉 Transformer 模型得到了极大的发展，相关工作在分类、分割、检测等视觉任务上都取得了很好的效果。然而，将 Transformer 模型应用于视觉领域并不是一件简单的事情。

  • EPSANet：计算机视觉注意力论文解读

    转载：Bestsong简介（1）Pyramid Split Attention Block用于增强特征提取（2）即插即用，可将Pyramid Split Attention Block取代ResNet的3×3卷积，提出基准网络ESPANet（3）目标分类与目标检测任务达到state-of-the-a

  • 少于两层的transformer，且只有注意力块，GPT-3：你怕不是搞事情？

    只有一层或两层、且只有注意力块的transformer，在性能上有望达到96层、兼具注意力块与MLP块的GPT-3的效果吗？作者 | Mordechai Rorvig编译 | bluemin编辑 | 陈彩娴在过去的两年里，基于Transformer架构开发的大规模语言模型在性能（如语言流畅度）上达到

  • ICML2024高分！魔改注意力，让小模型能打两倍大的模型

    改进Transformer核心机制注意力，让小模型能打两倍大的模型！ICML 2024高分论文，彩云科技团队构建DCFormer框架，替换Transformer核心组件多头注意力模块（MHA），提出可动态组合的多头注意力（DCMHA）。DCMHA解除了MHA注意力头的查找选择回路和变换回路的固定绑定

  • 17篇注意力机制PyTorch实现，包含MLP、Re-Parameter系列热门论文

    机器之心报道编辑：陈PyTorch实现各种注意力机制。注意力（Attention）机制最早在计算机视觉中应用，后来又在 NLP 领域发扬光大，该机制将有限的注意力集中在重点信息上，从而节省资源，快速获得最有效的信息。2014 年，Google DeepMind 发表《Recurrent Models

  • 无问芯穹提出混合稀疏注意力方案MoA，加速长文本生成，实现最高8倍吞吐率提升

    随着大语言模型在长文本场景下的需求不断涌现，其核心的注意力机制（Attention Mechanism）也获得了非常多的关注。注意力机制会计算一定跨度内输入文本（令牌，Token）之间的交互，从而实现对上下文的理解。随着应用的发展，高效处理更长输入的需求也随之增长 [1][2]，这带来了计算代价的挑

  • 基于Transformer和注意力的可解释核苷酸语言模型，用于pegRNA优化设计

    基因编辑是一种新兴的、比较精确的能对生物体基因组特定目标基因进行修饰的一种基因工程技术。先导编辑（Prime editor, PE）是美籍华裔科学家刘如谦（David R.Liu）团队开发的精准基因编辑系统，PE 是一种很有前途的基因编辑工具，但由于缺乏准确和广泛适用的方法，

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