Mamba、Transformer、RNN架构设计对比和演化过程详解

Mamba凭借其超强性能，被视为Transformer的颠覆者，但Transformer依然是当今大模型不可或缺的基座架构！自「Attention Is All You Need」首次提出自注意力机制，到BERT开创了预训练语言模型浪潮，以及后来的ViT、Swin Transformer、SegFormer、ViLT、（GPT-4）Toolformer、扩散模型，Transformer无疑是NLP、CV乃至生成大模型等科研方向的必备搭子！

研梦非凡特邀请了世界Top10高校博士，发表过10+篇顶会的杨导师，5月22日（周三）独家开讲《Transformer系列论文科研能力提升课》，以Transformer为主线，全面介绍注意力机制在NLP、CV等研究领域的发展历程，带大家掌握以上9个优秀模型的关键技术（不要错过Mamba彩蛋！），深入理解Transformer在不同模态研究中的广泛应用，找科研idea，算法岗面试再也不怵！（下滑查看课程大纲）

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一、课程收获

✨ 9篇Transformer必读论文get！

• 全面掌握Attention机制在NLP、CV等研究领域的发展历程

• 深入理解Transformer于不同模态中的具体应用，盘点9个优秀模型的技术贡献

• 掌握多个研究领域的最新技术，对比分析各模态中的优劣及前景

✨ 论文读写研究能力up！

• 梳理9篇论文的问题提出及方法优化，拓宽研究视野

• 参与讲师课堂疑难讨论，快速消化知识点，提升研究能力

• 系统学习论文相关工作后，可在讲师指点下，围绕关心课题开展实验或理论研究

二、课程亮点

• 介绍Transformer模型的基础结构，及其在纯语言模型、多模态大模型中的应用

• 解析Transformer模型的训练及推理细节、硬件上高效运行的方法

• 探究Transformer模型与轻量化技术结合的潜力，比如模型的量化、剪枝、高效采样方法、内存高效读取等

• 展示Transformer模型在各领域中的灵活运用，包括但不限于知识图谱、问答、对话、推荐等

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三、课程大纲

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