摘要：
在Transformer模型中，除了CLS标记外，还有许多其他的特殊标记（special tokens），这些标记用于帮助模型理解输入序列的结构和任务要求。以下是一些常见的特殊标记及其用途： 1. BOS (Beginning of Sentence) 用途：表示句子的开始，常用于生成任务（如GPT 阅读全文
摘要：
在人工智能领域，Benchmark 指的是一种标准化的评估方法，用于衡量和比较不同 AI 模型或系统的性能。它通常包括以下几个方面： 标准化评估：提供一套标准化的测试流程和评估指标，确保不同模型之间的比较具有公平性和一致性。 性能比较：通过预定义的数据集、任务和评估指标，对 AI 模型在特定任务上的 阅读全文
摘要：
是的，您理解得很正确。以下是对您当前情况的总结： 分支总结 本地分支： main：在您的本地和远程仓库中，main 是主要的分支，通常用于生产代码或稳定版本。 master：在您的本地仓库中，master 是另一个分支，可能用于开发或特性实现。它可以被视为副线。 远程分支： main：在 GitHu 阅读全文
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masked multi head attention 是指什么这里的mask 在 Masked Multi-Head Attention 中的 mask，通常指的是一种用于遮挡部分信息的机制，目的是控制哪些信息可以被模型在计算时“看到”或“访问”。在多头自注意力（Multi-Head Attent 阅读全文
摘要：
所以时间步和mini-batch的关系是什么。是不是可以这样设置，128个时间步更新模型一次，将所有的经验（状态，动作，奖励）对存储起来，然后，按mini-batch的size划分为k。将模型更新k次？ 是的，您可以这样理解和设置。简单来说，时间步和mini-batch之间的关系可以通过以下方式来组 阅读全文
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Autoencoder（自编码器） 和 VAE（变分自编码器） 都是无监督学习模型，主要用于数据的降维、特征提取和生成任务。它们的目标都是将输入数据压缩成一个潜在空间表示（即编码），然后再从这个表示重建出原始数据。尽管它们的结构和目标类似，但它们的工作原理和应用有所不同。 1. Autoencode 阅读全文
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所以，就是说有48步，每一步去噪生成一个轨迹点？然后具体的去噪过程就是，我输入特征信息，辅助预测噪声，然后将当前的值减去噪声，是这样子么？ 是的，你理解得很准确！下面我将更详细地解释一下 去噪过程，特别是在每一步如何生成一个轨迹点，以及如何将当前值减去噪声。 去噪过程的详细解释： 从噪声开始： 你开 阅读全文
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如果你希望直接为每条数据并行地下载，而不需要按顺序逐个下载，可以通过引入并行处理来提高效率。Python 提供了几种方法来实现并行，包括使用 concurrent.futures 模块、multiprocessing 模块或 asyncio 等。 使用 concurrent.futures 模块 c 阅读全文
摘要：
所以我可以理解成这里其实是计算一条轨迹每个点都要用来预测噪声？ 是的，你的理解是正确的。 在这个公式中： \( \min_\theta \mathcal{L}(\theta) = \min_\theta \mathbb{E}_{c,t,x_0 \sim q(x), \epsilon \sim \ma 阅读全文
