transformer

聊天GPT（ChatGPT）是一种基于GPT（Generative Pretrained Transformer）语言模型的人工智能聊天机器人，由硅谷初创公司OpenAI开发。聊天GPT可以从用户那里接收书面输入，并产生类似人类的回复 —— 从威廉·莎士比亚（William Shakespeare）的诗歌到关于孩子的生日聚会应该做什么的建议。它还引发了谷歌和微软这两家全球最大的科技公司之间的激烈冲突

谷歌和英特尔的合作使Android系统支持X86架构设备成为了现实，不过到目前为止，我们虽看到了很多“Intel inside”的Android平板电脑和智能手机正式发布，但运行Android Ice Cream Sandwich系统的笔记本电脑却从未问世。 近日，外媒将原生运行MeeGo系统的华硕上网本Eee PC X101成功装上了 Android x86 系统。外媒表示，Android x86项目对于手机和平板的支持或许只是战略之一，因为预装Android 系统的笔记本电脑更令人感兴趣

虽然应用展买不到新的Eee Pad Slider，不过Eee Pad Tansformer在应用展已经可以买到3G版本。同时，Asus官方也在Faceboo**丝团上已经消息，表示Eee Pad已经可以更新到Android 3.2，比之前记者会上预定八月更新的消息还要早释出。 于今天（28）应用展开卖的Asus Eee Pad Transformer 3G的售价为17900元（16GB），含底座为20900元；32GB为19900元，含底座为22900元

众巢医学（NASDAQ交易代码：ZCMD）（简称"众巢医学"或"公司"），一家提供肿瘤等重大疾病患者服务的平台化互联网科技公司，今日宣布旗下医学慕课平台将应用ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)为临床医生提供临床决策辅助，以提高诊疗效率。自众巢医学将ChatGPT应用于提升患者管理服务能力和体验后，众巢医学将ChatGPT的应用进行了扩展。 ChatGPT将应用在微信公众号，慕课ChatGPT公众号（"慕课ChatGPT"）

1.深入了解神经网络的组成、训练和实现，掌握深度空间特征分布等关键概念； 2.掌握迁移学习的思想与基本形式，了解传统迁移学习的基本方法，对比各种方法的优缺点； 3.握深度迁移学习的思想与组成模块，学习深度迁移学习的各种方法； 4.掌握深度迁移学习的网络结构设计、目标函数设计的前沿方法，了解迁移学习在PDA、Source-Free DA上的应用； 5.掌握深度迁移学习在语义分割、目标检测、行人重识别等任务中的应用，学习图像/视频风格迁移方法，了解风格迁移在实际生活中的应用； 6.掌握小样本学习、Transformer等前沿方法和基本思想，了解小样本学习、Transformer等在实际场景下的应用； 7.通过实操掌握图片视频风格迁移，自动驾驶中的跨域语义分割，目标检测。 来自中国科学院计算技术研究所、清华大学、北京理工大学等科研机构和大学的高级专家，拥有丰富的科研及工程技术经验，长期从事深度学习、迁移学习、计算机视觉等领域的教学与研究工作。 各省市、自治区从事人工智能、机器学习、深度学习、迁移学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、图像处理、小样本分析等领域相关的企事业单位技术骨干、科研院所研究人员和大专院校相关专业教学人员及在校研究生等相关人员，以及深度迁移学习广大爱好者

MMClassification 按照以下风格进行配置文件命名，代码库的贡献者需要遵循相同的命名规则。文件名总体分为四部分：算法信息，模块信息，训练信息和数据信息。逻辑上属于不同部分的单词之间用下划线 '_' 连接，同一部分有多个单词用短横线 '-' 连接

ChatGPT是一种高级的自然语言处理技术。它采用了Generative Pre-training Transformer (GPT)算法，能够自主生成类似人类语言的文本内容。 ChatGPT使用的神经网络非常深，具有数亿个参数，这大大提高了其对自然语言的理解和生成的准确性

ChatGPT是一个由OpenAI研发的自然语言生成模型。它是一个可以自动生成文本的软件，能够产生类似人类的语言。ChatGPT是基于GPT（生成专家系统）的技术而开发的，能够学习大量的语料库，然后基于这些学习的知识来生成新的文本

Transformer完全改变了2017年后NLP领域的模型方向 从某种意义上说BertGPT等模型都是Transformer模型的变体 虽然模型结构有各种改变 但是其中的一些基本计算单元则变化较小. Transformer几乎就是为了改善计算性能而专门设计的模型. 完全没有RNN之类的循环计算需求 这就极大降低了计算过程中的顺序依赖 可以极大提高并行性. 正是由于Transformer使用到的基本计算单元非常简单 几乎就只有 gemm +-*/ layernorm softmax 也没有奇怪的计算流程 所以原文的作者将其称为一个"简单"的模型是很有道理的. 本文就是简单记录Transfomer中使用到的基本计算单元. 属于未分类分类。作者是edimetia3d。

文本生成是自然语言处理的重要方向之一，很多关键的下游任务包括机器翻译，人机对话，自动问答等都依赖文本生成技术。当前主流的文本生成模型主要遵循自左至右的生成范式，并使用 Transformer 来参数化，在实践中取得了不错的效果。但是自左至右的自回归式生成会带来每个位置生成时互相等待，效率下降的问题