AI增强搜索能力 向量检索 除了经典的文本搜索以外，ES 8.8.1支持端到端的向量生成、向量索引、向量相似性比较，无需额外的平台进行向量推理。...具体而言，企业可将文本数据以及向量化后的数据存入ES构建索引并进行混合搜索。...图四 快速实践 集群部署 在腾讯云Elasticsearch Service 上创建白金版 ES 8.8.1 集群。 图五 为确保模型能正常上传以及加载，推荐购买4核8G以上的节点规格。...图八 ES目前已支持NER、Text_Classification、Text_Embedding、Fill_Mask、Question_Answering 和 Zero_Shot_Classification...效果演示 本次演示，我分别上传了NER、Text_Classification、Fill_Mask、Text_Embedding四种类型的模型。
OSCAR 是一个庞大的多语种语料库，它是通过对 Web 上爬取的文本进行语言分类和过滤而获得的。 ?...", "esperberto") 这里有一个对输出的捕获，图片稍微进行了加速： ? 在我们数据集上的训练大约花了 5 分钟。 哇，太快了！...由于该模型类似于 BERT，我们将对其进行屏蔽语言建模任务的训练，即预测如何填充我们在数据集中随机屏蔽的任意令牌。这由示例脚本处理。 我们只需要做两件事： 实现从文本文件加载数据集的简单子类。...管道是标记器和模型周围的简单包装器，「填充掩码」允许你输入一个包含屏蔽令牌的序列（这里是 mask>），并返回一个最可能填充序列的列表及其概率。...让我们尝试一个更有趣的提示： fill_mask("Jen la komenco de bela mask>.
随着当代语言模型(LMs)在大量文本数据上的训练日益突出，研究人员广泛地探讨了这些模型中的参数知识是否能够与知识图中的参数知识相匹配。...BERT使用了fill_mask方法，首先将输入句子分割成tokens，识别[MASK]token，然后将这些token翻译成相应的张量。...我们也依靠fill_mask方法，但有一个区别，我们使用特殊的token作为提示符中对象实体的占位符。...然后我们对输入提示符进行标记，将编码的输入传递给T5，并生成top-k预测。 GPT-3我们使用OpenAI API进行文本补全。...为了与其他模型进行公平的比较，我们使用[MASK]作为提示符中的目标实体。然后，我们扩展提示以包含GPT-3的任务描述。还使用logprobs作为输入参数来检索生成文本的前5个预测结果。
# tokenizer：用于将文本转换为模型可理解的输入的工具。 # inputs：模型的输入数据。 # num_beams：在使用束搜索算法时的束宽，其默认值为1。...# tokenizer：用于将文本转换为模型可理解的输入的工具。 # inputs：模型的输入数据。 # top_k：在每一步生成时，只考虑概率最高的top_k个候选项，然后进行随机抽样。默认为4。...，并将其移至指定的设备上。...这两个方法的返回值可以直接作为模型的输入和目标输出。 # 在返回这两个组合时，也进行了类似的处理，去除了所有形如"[...]"或"(...)"的文本。...torch.save(model_to_save.state_dict(), output_model_file) else: # 如果使用了Zero阶段3优化，因为模型的部分参数和优化器状态在不同的设备上
综合实验表明，HERO在基于文本的视频/视频时刻检索、视频问答(QA)、视频和语言推理和视频字幕任务上取得了SOTA水平。此外。...由于视频帧是顺序的，因此它们的位置嵌入可以与文本嵌入器中相同的方式进行计算。通过将FC输出和位置嵌入相加，然后通过一个LN层，得到了帧的最终嵌入。在输入嵌入器后，和的token和帧嵌入表示为和。...在MLM中，作者随机以15%的概率mask输入单词，并用特殊的[MASK] token替换需要mask的token。...此外，作者从未mask帧的输出中随机采样帧，作为negative distractors，这些帧也通过相同的FC层进行转换得到。...在VSM中，作者计算了在局部和全局水平上的查询和视觉帧之间的匹配分数。具体来说，作者提取时间Transformer的输出作为最终的视觉帧表示。
") # 确保操作在正确的CUDA设备上执行。...、输出、权重、偏置、残差、随机种子和dropout掩码等。...分别加载当前行的输入X和输出梯度DY，如果存在第二输出梯度DY1，也加载dy1。...") # 通过 sm_count 获取当前 CUDA 设备的流处理器数量，用于后续计算每个流处理器上运行的程序数。...CUDA 设备上执行。
此管道从输入文本和可选的其他条件输入生成音频文件。...start (int) — 答案的字符起始索引（在输入的标记化版本中）。 end (int) — 答案的字符结束索引（在输入的标记化版本中）。...输入/输出与(抽取式)问答管道类似；但是，该管道将图像（和可选的 OCR 单词/框）作为输入，而不是文本上下文。...words (list[int]) — 答案中每个单词/框对的索引 通过使用文档回答输入的问题。文档被定义为一幅图像和一个可选的（单词，框）元组列表，表示文档中的文本。...流水线工作流定义为以下操作序列： 输入->标记化->模型推断->后处理（任务相关）->输出 Pipeline 支持通过设备参数在 CPU 或 GPU 上运行（见下文）。
masked_select torch.masked_select(input,mask,out=None) 函数返回一个根据布尔掩码 (boolean mask) 索引输入张量的 1D 张量，其中布尔掩码和输入张量就是...) - 要进行索引的布尔掩码 out(Tensor, optional) - 指定输出的张量。...，传入 mask 参数的布尔张量通过 True 和 False (或 1 和 0) 来决定输入张量对应位置的元素是否保留，既然是一一对应的关系，这就需要传入 mask 中的布尔张量和传入 input 中的输入张量形状要相同..., 0.6249, 1.4458]) 隐式相等其实就是 PyTorch 中的广播机制，换句话说，传入 mask 参数的布尔张量和传入 input 参数的输入张量的形状可以不相等，但是这两个张量必须能够通过...mask 参数中的布尔张量形状可以不一致，但是布尔张量必须要能够通过广播机制扩展成和输入张量相同的形状；
本文结合论文和源码，对transformer基本结构，进行详细分析。 Transformer是谷歌在2017年6月提出，发表在NIPS2017上。...（但要尽量避免预测文本很长，但训练集文本较短的case） 动态训练方式，在语料比较大时，准确度比较好。但需要训练，且最致命的是，限制了输入文本长度。...attention本质上是一个向量的加权求和。它探讨的是每个位置对当前位置的贡献。步骤如下 q向量和每个位置的k向量计算点积，然后除以向量长度的根号。计算点积可以认为是进行权重计算。...，将 mask中为1的 元素所在的索引，在a中相同的的索引处替换为 value if mask is not None: scores = scores.masked_fill(...这样做的好处是，让每一层attention和feed-forward模块的输入值，均是经过归一化的，保持在一个量级上，从而可以加快收敛速度。
错误产生的原因 1.1 数据类型不匹配 在PyTorch中，张量的数据类型必须与模型的预期类型匹配。如果存在不匹配，可能会导致CUDA设备上的断言失败。...1.2 索引超出范围 在使用索引操作时，如果索引超出了张量的范围，也会触发CUDA设备上的断言错误。比如，在进行分类任务时，如果目标标签的索引值超出了类别数的范围，就会导致该错误。...1.3 未正确初始化的张量 在某些情况下，未正确初始化的张量也会导致设备断言错误。例如，在使用未初始化的张量进行计算时，可能会触发此错误。 2....# 示例代码：将输入张量转换为浮点类型 inputs = inputs.float() 2.2 验证索引范围 在进行索引操作之前，确保索引值在张量的有效范围内。...通过检查数据类型、验证索引范围和确保张量初始化，可以有效地解决这一错误。希望本文能够帮助大家在使用PyTorch时更加顺利地解决类似问题，提高模型的训练效率。
比如你可能在代码的第三行用 torch.zeros 新建了一个 CPU tensor, 然后这个 tensor 进行了若干运算，全是在 CPU 上进行的，一直没有报错，直到第十行需要跟你作为输入传进来的...[1.0, 2.0, 3.0], device= cuda ) y = myfunc(mask, source) 上面的代码看起来似乎没啥问题，然而实际上跑起来，却报错了： RuntimeError:..., x) 21:41:42.944404 exception 7 y.masked_scatter_(mask, x) 结合我们的错误，我们主要去看输出的每个变量的设备，找找最早从哪个变量开始是在...于是我们意识到，在使用 torch.zeros 的时候，如果不人为指定设备的话，默认创建的 tensor 是在 CPU 上的。...but got scalar type Long for argument #2 mask 好吧，这次错误出在了数据类型上。
masks 不在同一个设备上，则将 im_gpu 移动到 masks 所在的设备上 if im_gpu.device !...，则记录详细信息到日志 return torch.device(arg) # 返回对应的 Torch 设备对象 # 返回当前系统时间，确保在使用 PyTorch 时精确同步时间 def time_sync...) .requires_grad_(False) # 禁用梯度追踪，不需要反向传播训练 .to(conv.weight.device) # 将融合后的卷积层移到与输入卷积层相同的设备上....requires_grad_(False) # 禁用梯度追踪，不需要反向传播训练 .to(deconv.weight.device) # 将融合后的反卷积层移到与输入反卷积层相同的设备上...，则遍历列表中的每个元素；否则将输入放入列表中并遍历 x = x.to(device) # 将当前元素移动到指定的设备上（如GPU） x.requires_grad
文本特征输入部分，将文本看成一个词序列，通过word embedding matrix转化成word embedding，然后和position embedding进行相加，最后和modal-type...图像特征输入部分，将图像切块看成一个图像块序列，通过linear projection转化成visual embedding，然后和postion embedding进行相加，最后和modal-type...ImageText Matching：随机以0.5的概率将文本对应的图片替换成不同的图片，然后对文本标志位对应输出使用一个线性的ITM head将输出feature映射成一个二值logits，用来判断图像文本是否匹配...随机以0.15的概率mask掉tokens，然后文本输出接两层MLP与车mask掉的tokens。 Whole Word Masking：另外ViLT还使用了whole word masking技巧。...device（int，可选，默认为 -1）— CPU/GPU 支持的设备序号。将其设置为 -1 将利用 CPU，设置为正数将在关联的 CUDA 设备 ID 上运行模型。
比如你可能在代码的第三行用 torch.zeros 新建了一个 CPU tensor, 然后这个 tensor 进行了若干运算，全是在 CPU 上进行的，一直没有报错，直到第十行需要跟你作为输入传进来的...[1.0, 2.0, 3.0], device='cuda') y = myfunc(mask, source) 上面的代码看起来似乎没啥问题，然而实际上跑起来，却报错了： RuntimeError:..., x) 21:41:42.944404 exception 7 y.masked_scatter_(mask, x) 结合我们的错误，我们主要去看输出的每个变量的设备，找找最早从哪个变量开始是在...于是我们意识到，在使用 torch.zeros 的时候，如果不人为指定设备的话，默认创建的 tensor 是在 CPU 上的。...but got scalar type Long for argument #2 'mask' 好吧，这次错误出在了数据类型上。
): return [] except RuntimeError: return [] return blocks # 返回文本块列表 # 使用...pixel_values"].to(model.dtype) # 进入推断模式，不进行梯度计算 with torch.inference_mode(): # 将指定的键对应的值移动到模型所在设备上...中获取当前 batch 的 attention_mask batch_attention_mask = tokenized["attention_mask"][i: i + batch_size...] # 将 batch_attention_mask 转换为 torch 张量，并指定设备为 model 的设备 batch_attention_mask = torch.tensor...all_predictions = [] # 按批次处理编码 for i in range(0, len(encodings), batch_size): # 计算当前批次的起始和结束索引
举个例子，假设当前有文本序列$\text{x}=x_1,x_2,x_3$，这串序列中共有3个token，这三个token共计有6种排列组合方式，其相关的索引序列为：$\text{z}_1 = (1,2,3...RNN，接收上一步的输出和当前步骤的输入，然后根据两者计算产生当前步骤的输出，只不过RNN的循环单位是单词，XLNet的循环单位是segment。...图片 图2 BERT 预训练过程示意图2.3.1MLMMLM是指在训练的时候随即从输入语料上mask掉一些单词，然后通过的上下文预测该单词，该任务非常像我们在中学时期经常做的完形填空。...正如传统的语言模型算法和RNN匹配那样，MLM的这个性质和Transformer的结构是非常匹配的。在BERT的实验中，15%的WordPiece Token会被随机Mask掉。...加入随机Token的原因是因为Transformer要保持对每个输入token的分布式表征，否则模型就会记住这个mask是token ’cute‘。
因此，我们必须通过数据集中的单词来创建一个索引。 为此我们创建了一个Voc类,它会存储从单词到索引的映射、索引到单词的反向映射、每个单词的计数和总单词量。...在一个高的层级中，用解码器的当前隐藏状态和编码器输出来计算注意力。输出注意力的权重与输入序列具有相同的大小，允许我们将它们乘以编码器输出，给出一个加权和，表示要注意的编码器输出部分。...首先，我们必须定义我们希望模型如何解码编码输入。 6.1 贪婪解码 贪婪解码是我们在不使用 teacher forcing 时在训练期间使用的解码方法。...最后，我们将响应的索引转换为单词并返回已解码单词的列表。 evaluateInput充当聊天机器人的用户接口。调用时，将生成一个输入文本字段，我们可以在其中输入查询语句。...在输入我们的输入句子并按 Enter 后，我们的文本以与训练数据相同的方式标准化，并最终被输入到评估函数以获得解码的输出句子。
这样的预测任务就变得容易了，因为在”pro”和”#lity”之间基本上只能是”#babi”了。...BERT 模型的主要输入是文本中各个字/词(或者称为 token)的原始词向量，该向量既可以随机初始化，也可以利用 Word2Vector 等算法进行预训练以作为初始值；输出是文本中各个字/词融合了全文语义信息后的向量表示...BERT 通过在输入 X 中随机 Mask 掉一部分单词，然后预训练过程的主要任务之一是根据上下文单词来预测这些被 Mask 掉的单词。...给定一个句子，会随机 Mask 15%的词，然后让 BERT 来预测这些 Mask 的词，如同上述 10.1 所述，在输入侧引入[Mask]标记，会导致预训练阶段和 Fine-tuning 阶段不一致的问题...具体损失函数如下： 其中 是 BERT 中 Encoder 部分的参数， 是 Mask-LM 任务中在 Encoder 上所接的输出层中的参数， 则是句子预测任务中在 Encoder 接上的分类器参数
论文摘要如下： 最近的“文本到文本转换 Transformer”（T5）利用了统一的文本到文本格式和规模，在各种英语自然语言处理任务中取得了最先进的结果。...MT5 是一个带有相对位置嵌入的模型，因此您应该能够在右侧和左侧填充输入。 可以使用 AutoTokenizer 获取索引。...使用设备映射将模型的注意力模块分布到多个设备上。如果没有给出设备映射，它将均匀地将块分布到所有设备上。...使用设备映射将模型的注意力模块分布到多个设备上。如果没有给出设备映射，则将块均匀分布到所有设备上。...使用设备映射将模型的注意力模块分布到多个设备上。如果没有给出设备映射，它将均匀分配块到所有设备上。
获取当前界面的控件信息 ime 输入法系列： wm 获取设备分辨率 monkey ：发送伪随机用户事件流 settings 更改系统设置中的参数 4....ime list –s 列出设备上的输入法 adb shell ime set com.baidu.input_mi/.ImeService 选择输入法 wm 获取设备分辨率 adb shell...wm size 获取设备分辨率 monkey ：发送伪随机用户事件流 它可以向系统发送伪随机(pseudo-random)的用户事件流(如按键输入、触摸屏输入、手势输入等)，可以对待测的目标应用或整个...在有的设备上这个命令没有输出，如果设备连着 WiFi，可以使用如下命令来查看局域网 IP： adb shell ifconfig wlan0 输出示例： wlan0: ip 10.129.160.99...更多硬件与系统属性 设备的更多硬件与系统属性可以通过如下命令查看： adb shell cat /system/build.prop 这会输出很多信息，包括前面几个小节提到的「型号」和「Android
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