包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见 past_key_values 输入）。...包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。...包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（见past_key_values输入）。...包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可以用于加速顺序解码（查看past_key_values输入）。...包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可以用于加速顺序解码（查看past_key_values输入）。
包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。...mems（长度为config.n_layers的List[tf.Tensor]）- 包含预先计算的隐藏状态。可以用于加速顺序解码（查看mems输入）。...mems（长度为config.n_layers的List[tf.Tensor]）- 包含预先计算的隐藏状态。可以用于加速顺序解码（参见mems输入）。...mems（长度为config.n_layers的List[tf.Tensor]）- 包含预先计算的隐藏状态。可以用于加速顺序解码（查看mems输入）。...mems（长度为config.n_layers的List[tf.Tensor]）— 包含预先计算的隐藏状态。可以用于加速顺序解码（参见mems输入）。
包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（请参见past_key_values输入）。...包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（请参见past_key_values输入）。...包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（请参见past_key_values输入）。...什么是输入 ID？ 了解如何为预训练准备input_ids，请查看 MT5 训练。...包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。
包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。...包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见 past_key_values 输入）。...包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（请参见past_key_values输入）。...包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。...包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。
深度神经网络在具备大量参数、使用大量正则化和噪声时效果很好，如权重衰减和 dropout [1]。...而丢弃相邻区域可以移除特定语义信息（如头或脚），使剩余的单元学习可以分类输入图像的特征。 实验中，DropBlock 在大量模型和数据集中的性能大大优于 dropout。...论文链接：https://arxiv.org/pdf/1810.12890.pdf 摘要：深度神经网络在过参数化和使用大量噪声和正则化（如权重衰减和 dropout）进行训练时往往性能很好。...我们仅从绿色框中采样掩码，该区域中的每个采样条目（sampled entry）都可以扩展到完全包含在特征图中的掩码。...但是，由于掩码中的每个 zero entry 将使用 block_size^2 进行扩展，得到的 block 将被完全包含在特征图中，因此我们在采样初始二进制掩码时需要据此调整 γ 的值。
X-MOD 扩展了多语言掩码语言模型，如 XLM-R，在预训练期间包含特定于语言的模块化组件（语言适配器）。在微调中，每个 Transformer 层中的语言适配器被冻结。...包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（请参见past_key_values输入）。...包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可以用于加速顺序解码（请参见past_key_values输入）。...包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值）可用于加速顺序解码。...包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（见past_key_values输入）。
包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。...包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。...包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可以用于加速顺序解码（查看 past_key_values 输入）。...包含解码器的预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可以用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。...包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（请参阅past_key_values输入）。
包含预先计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。...包含预先计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（查看past_key_values输入）。...包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见 past_key_values 输入）。...包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。...MLM：编码器输入标记被随机替换为掩码标记，并且必须由编码器预测（就像在 BERT 中一样） GSG：整个编码器输入句子被第二个掩码标记替换并馈送到解码器，但是具有因果掩码以隐藏未来单词，就像常规的自回归变压器解码器一样
此设置被视为一项命令跟踪任务，其中人形机器人学习跟随每个时间步长的目标命令。 为了确保所提出的HOVER策略能够在多样化控制模式之间灵活转换并保持高精度的动作再现，研究者们还精心设计了命令空间。...通过这种方式，HOVER能够处理从上身到下身的不同控制需求，并通过一种称为“命令掩码”的机制动态调整哪些控制元素处于活动状态，从而实现对复杂任务的高效管理。...· 根节点跟踪：速度、高度、姿态角（滚转、俯仰、偏航）。 2）通用性（Generality）：支持与多种输入设备（如VR手柄、运动捕捉系统）对接。...接下来，通过引入模式掩码Mmode和稀疏性掩码Msparsity来定义学生的任务命令输入 。...· 部署便捷性：无需为每个任务重新训练策略，降低开发成本。 未来方向包括： · 自动化模式切换：根据任务上下文动态调整掩码。 · 扩展控制模式：纳入力控、触觉反馈等维度。
包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（请参见past_key_values输入）。...包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（请参见past_key_values输入）。...包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。...包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。...包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。
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实现方式：在实现Multi-Sample Dropout时，会在模型的关键层中并行引入多个Dropout层，每个Dropout层对输入数据应用不同的随机掩码。...实现机制不同：R-Dropout通过对同一批数据进行两次前向传播并计算正则化损失来实现，而Multi-Sample Dropout在单词前向传播中应用多个Dropout掩码并聚合结果。...Standout的工作原理：Standout通过一个额外的网络或层来计算每个神经元的保留概率。这个保留概率不是固定不变的，而是根据网络当前的激活动态调整的。...具体来说，对于每个神经元，其保留概率是其激活的函数，这意味着网络在训练过程中自动学习每个神经元的重要性，并据此调整其被丢弃的概率。...Standout的PyTorch实现：在PyTorch中实现Standout需要自定义一个层，这个层能够根据输入激活动态计算每个神经元的丢弃概率。
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预训练是在某种神经网络模型架构上，导入大规模语料数据，通过一系列的神经网络隐藏层的矩阵计算、微分计算等，输出权重，学习率，模型参数等超参数信息。...GLM模型原理的理解，就是预训练流程的梳理，如下流程所示： input输入层会预处理输入数据，在预训练过程中，该输入数据，其实就是预先准备好的预料数据集，也就是常说的6B，130B大小的数据集。...每个片段使用 填充在开头作为输入，使用 填充在末尾作为输出。如论文中的图所示： 掩码处理时，会随机选择输入序列中的某些词语进行掩码（mask）处理。掩码的目的是让模型学习预测那些被掩码的词语。...这需要根据掩码策略来生成掩码，如根据预先设定的规则来选择掩码的长度和位置。这个过程涉及到组合数学和离散数学的知识。 掩码填充：在生成掩码后，需要对掩码进行填充。...如论文中的图所示： 自注意力计算 自注意力机制中的 矩阵计算如图所示： 这里面的道道暂时还没有摸清，不过计算的逻辑还是基于Tranformer网络中的自注意力计算，只是这框出来的蓝黄绿，其表征有点道道
介绍 计算机视觉的进步带来了许多有前途的应用，如自动驾驶汽车或医疗诊断。在这些任务中，我们依靠机器的能力来识别物体。...与语义分割不同的是，实例分割为每个目标实例绘制一个单独的掩码，而语义分割将为同一类的所有实例使用相同的掩码。...mask的不同阴影表示同一目标类别的多个实例的不同掩码。 ? 图像的大小和长宽比各不相同，因此在将图像输入模型之前，我们调整每个图像的尺寸500x500。...对于每一个图像，以0.5的概率水平翻转，以0.9到1倍的尺度进行随机剪裁，以0.5的概率进行高斯模糊，标准差为随机，对比度随机调整尺度为0.75和1.5之间，亮度随机调整尺度在0.8和1.2之间，以及一系列随机仿射变换如缩放...然后将之前获得的特征输入到一个区域建议网络(RPN)中。RPN扫描feature map的区域，称为anchors，并尝试确定包含目标的区域。这些anchor的尺寸和纵横比各不相同。
包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。...有效的模型 id 可以位于根级别，如bert-base-uncased，或者在用户或组织名称下命名空间，如dbmdz/bert-base-german-cased。...有效的模型 id 可以位于根级别，如bert-base-uncased，或者在用户或组织名称下命名空间，如dbmdz/bert-base-german-cased。...包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。...有效的模型 id 可以位于根级别，如bert-base-uncased，或者在用户或组织名称下命名空间，如dbmdz/bert-base-german-cased。
包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见 past_key_values 输入）。...包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。...包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见 past_key_values 输入）。...包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。...包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可以用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。
使用这个（past_key_values 或 past）值可以防止模型在文本生成的上下文中重新计算预先计算的值。...包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。...包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。...包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见 past_key_values 输入）。...past_key_values（长度为config.n_layers的List[tf.Tensor]） - 包含由模型计算的预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），如模型计算的（请参见下面的past_key_values
包含预先计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值，可用于加速顺序解码（请参见past_key_values输入）。...包含预先计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（请参见past_key_values输入）。...包含预先计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值，可用于加速顺序解码（请参见past_key_values输入）。...包含预先计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。...包含预先计算的隐藏状态（注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（请参见past_key_values输入）。
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