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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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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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