随着5G 国际标准的出炉，Polar码顺利入选控制信道编码方案，世界上各大通信设备生产商便开始基于标准设计基站和终端产品。 我们明白，从纯算法到实现工程化，中间还有很长一段路要走。一方面，我们需要保证算法的性能良好；另一方面，便于硬件实现。

了解了 Transformer 的大体流程后，肯定有很多同学会好奇，上文只说了编码和解码，那 Transformer 到底是如何做到的这些呢？先别急，我们再回到文章的一开始的 Transformer 架构图，可以看到在 Encoder、Decoder 内部都拥有着两个非常重要的模块，Multi-Head-Attention 模块和 ...

如果有人问目前最火的基础模型是啥？那我一定回答是Transformer模型。Transformer模型自2017年提出以来，一直深受大家喜欢，其架构主要分为三种变体：Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder，每种变体都有其独特的特点和应用场景。 嵌入层处理：对输入文本的每个 ...

在上一篇文章中介绍了大模型的嵌入和向量，这一篇来介绍一下大模型的经典架构之Transformer架构的编码器和解码器。 像很多人一样，一直在奇怪Transformer架构经过多层编码和解码之后就能处理输入数据并生成新的数据；所以，今天我们就来深入了解一下Transformer ...

【新智元导读】前谷歌科学家Yi Tay重磅推出「LLM时代的模型架构」系列博客，首篇博文的话题关于：基于encoder-only架构的BERT是如何被基于encoder-decoder架构的T5所取代的，分析了BERT灭绝的始末以及不同架构模型的优缺点，以史为鉴，对于未来的创新具有重要意义。

太长不看，一句话总结就是，将 MAE 预训练好的 Encoder-Decoder 整体迁移到目标检测中，比只迁移 Encoder 的方案性能↑，泛化性↑。 Motivation 在做目标检测等下游任务的时候，往往是把在 ImageNet 上预训练的 Backbone 迁移过去，对于检测头来说，都是随机初始化的，这 ...

12月2日，达摩院深度语言模型体系AliceMind发布中文社区首个表格预训练模型SDCUP，该模型在全球权威表格数据集WikiSQL、SQuALL上取得了业界最优效果，且模型和训练代码均已对外开源。（GitHub - alibaba/AliceMind: ALIbaba's Collection of Encoder-decoders from MinD (Machine ...