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谷歌推出全新底層架構(gòu)MoR，Transformer有了替代品

前言：大語言模型（LLMs）規(guī)模龐大但效率低下的問題長(zhǎng)期備受關(guān)注。盡管模型參數(shù)持續(xù)增長(zhǎng)，其在長(zhǎng)文本處理中的性能衰減、計(jì)算資源消耗等問題始終未能有效解決。谷歌DeepMind最新提出的MoR架構(gòu)，可能為

電子工程谷歌 2025-07-25

如何使用Transformer在Twitter數(shù)據(jù)上進(jìn)行情感分類

介紹Transformer的發(fā)明最近取代了自然語言處理的世界。transformers是完全無視傳統(tǒng)的基于序列的網(wǎng)絡(luò)。RNN是用于基于序列的任務(wù)(如文本生成,文本分類等)的最初武器。但是,隨著LSTM和GRU單元的出現(xiàn),解決了捕捉文本中長(zhǎng)期依賴關(guān)系的問題

Transformer 情感分類 2021-02-20

自然語言處理（NLP）技術(shù)不斷突破，谷歌Transformer再升級(jí)

當(dāng)我們?cè)诜g軟件上輸入 “Transformer is a novel neural network architecture based on a self－attention mechanism”

谷歌 Transformer 多語種互譯 2020-11-05

用于大規(guī)模圖像縮放識(shí)別的Vision Transformer

在本文中，我想在不作太多技術(shù)細(xì)節(jié)的情況下，解釋作者提交給2021 ICLR會(huì)議的新論文“an－image－is－worth－16x16－words－transformers－for－image－recognition－at－scale”的研究成果（目前為止匿名）

圖像縮放 2020-10-31