Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型,最初由Google的研究团队在2017年提出,并应用于自然语言处理(NLP)任务,特别是机器翻译。
文本到图像的扩散模型(DMs)发展得飞快,得到了深入的理论探索和实证分析的支持。然而,DMs 与自回归模型(ARMs)之间的差异使得实现视...
随着大型语言模型(LLMs)在 AI 应用领域持续发展,其计算成本也呈现显著上升趋势。数据分析表明,GPT-4 的运行成本约为 700 美元/小时,2...
【导读】研究人员对基于 Transformer 的 Re-ID 研究进行了全面回顾和深入分析,将现有工作分类为图像/视频 Re-ID、数据/标注受限的 Re-I...