一文了解Transformer全貌（图解Transformer）
26 sep. 2025 · Transformer整体结构（输入两个单词的例子） 为了能够对Transformer的流程有个大致的了解，我们举一个简单的例子，还是以之前的为例，将法语"Je suis etudiant"翻译成英 …
transformers和ollama模型为什么输出速度差距如此之大？ - 知乎
transformers和ollama模型为什么输出速度差距如此之大？ 笔记本3080Ti16G显存，同一个问题，用transformers运行Qwen2.5-14B-Instruct-GPTQ-Int4模型输出速递1.4…
挑战 Transformer：全新架构 Mamba 详解
23 sep. 2025 · 这一套的思路由来已久，Transformers 里面的 QKV、LSTM里面的、Gating 都是类似的思想。 S4 和 选择性 SSM 的核心区别在于，它们将几个关键参数（∆, B, C）设定为输入的 …
为什么 2024 年以后 MMDiT 模块成为了大规模文生视频或者文生图 …
也可能是我的偏见。但是似乎SD3 paper发表以后很多开源工作/技术报告都不约而同的使用了这个架构，抛弃了…
如何最简单、通俗地理解Transformer？ - 知乎
1、首先，与 ResNet 类似，Transformers 层级很深。 某些模型的编码器中包含超过 24 个blocks。 因此，残差连接对于模型梯度的平滑流动至关重要。 2、如果没有残余连接，原始序列的信息 …
如何评价 Meta 新论文 Transformers without Normalization？
但一方面而言作者并没有很严谨的证明这个事情，但在之前一些宣传中，这部分的提速成为了这个事情的主要贡献；另一方面而言，我们在一个Transformers中有很多的token间和channel间的 …
5 使用 Transformers 预训练语言模型进行 Fine-tuning (文本相似度 …
1. 使用 Trainer API Transformers 提供了 Trainer class帮助进行模型的fine-tuning。 一旦已完成了数据预处理，则只需要简单的几步，就可以使用 Trainer 进行模型的训练了。 首先确保我们完 …
transformers的AutoModelForCausalLM和AutoModel有啥区别？
在Transformers库中， AutoModelForCausalLM 和 AutoModel 是两种不同的模型类，它们在功能和用途上有所区别。 这篇文章将深入探讨这两种模型的特点和应用场景，帮助您更好地理解它 …
Transformer两大变种：GPT和BERT的差别（易懂版）-2更
16 jul. 2025 · BERT，全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是由Google AI Language团队在2018年提出的预训练语言模型。 BERT是基于Transformer网络架构 …
transformers 教程 - 知乎
本專欄提供Transformers模型的教程，涵蓋結構、應用及變種介紹，適合學習和了解該技術的讀者。
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