作者：admin 发布时间：2024-02-09 13:30 分类：资讯 浏览：33 评论：0
1、基于 Transformer 的感知算法表现出了极强的泛化性和鲁棒性，也因此顾维灏坚定认为，Transformer 的优秀特性极有可能在智能驾驶的场景中发挥出传统 CNN 算法所不能企及的感知能力。
2、在自动驾驶领域，毫末在国内最早将Transformer大模型引入到数据智能体系MANA当中。
3、在成本＆速度方面，毫末智行CEO顾维灏提到，标注与验证是自动驾驶最高的两大成本来源，而通过自动标注技术的应用，MANA的标注成本将比采用人工标注为主的方式降低80%；此外同样借助与阿里的合作，MANA也成功将验证成本下降了62%。
1、gtp是指三磷酸鸟苷，即鸟嘌呤-5-三磷酸。在生物化学的全名为9-β-D-呋喃核糖鸟嘌呤-5-三磷酸，或者是9-β-D-呋喃核糖-2-氨基-6-氧-嘌呤-5-三磷酸。
2、GTP是一组基于IP的高层协议，位于TCP/IP或UDP/IP等协议上，主要用于在GSM和UMTS和LTE网络中支持通用分组无线服务（GPRS）的通讯协议。
3、通用数据传输平台。根据查询高三网信息显示，通用数据传输平台简称gtp，是面向分布式应用的数据传输平台。
4、国内生产总值和国民生产总值是两个相关但不同的指标。它们都是核算社会生产成果、反映宏观经济的总量指标。但由于计算口径不同，所以有所不同。国内生产总值（GDP）是指反映一个国家或地区所有居民单位生产活动的指标。
1、而BERT则是加上Fine-tune微调策略（一种迁移学习方式*），例如Generative Pre-trained Transformer（OpenAI GPT生成型预训练变换器）（Radford等，2018），引入了最小的任务特定参数，并通过简单地微调预训练参数在下游任务中进行训练。
2、无人驾驶汽车：深度学习在无人驾驶领域主要用于图像处理，可以用于感知周围环境、识别可行驶区域检测、以及识别行驶路径识别。图片识别及分类：识别出图片中的对象，并建立关键词，对图片进行分类。
3、自回归语言模型有优点有缺点，缺点是只能利用上文或者下文的信息，不能同时利用上文和下文的信息，当然，貌似ELMO这种双向都做，然后拼接看上去能够解决这个问题，因为融合模式过于简单，所以效果其实并不是太好。
4、截止BERT之前的预训练语言模型都是单向的（unidirectional），包括GPT和ELMo，这样的方法对句子层级的任务不是最优的，而且对于token层级的任务比如问答非常有害。
5、GTP（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer模型的生成式预训练模型。Transformer模型是一种用于自然语言处理任务的深度学习模型，它在机器翻译任务中取得了很大的成功。
Transformer是近两三年非常火的一种适用于NLP领域的一种模型，本质上是Encoder-Decoder结构，所以多应用在机器翻译（输入一个句子输出一个句子）、语音识别（输入语音输出文字）、问答系统等领域。
整个Transformer模型由Encoder和Decoder两部分组成。Encoder负责对输入数据的编码，而Decoder负责对编码后的数据进行解码。
attention： 输入和输出进行比较，不同的输出对不同输入的关注不同。假设输出 更关注输入 ， 更关注 ，那么在句子翻译中，语言 翻译成 ，那么很可能认为单词 翻译成 ， 翻译成 。能够使模型捕捉有用信息。
思考：导致视觉和语言的masked autoencoder 不一样的三大原因 规模大的简单算法是深度学习的核心。在NLP中，简单的自我监督学习方法能够从模型的规模中获益。在计算机视觉中，实用的预训练范例主要是监督式的。
在Transformer出现之前，RNN系列网络以及seq2seq+attention架构基本上铸就了所有NLP任务的铁桶江山。
详解Transformer （论文Attention Is All You Need）. 正如论文的题目所说的，Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。
对于希望自己尝试一些 3D 深度学习的 PyTorch 用户，Kaolin 库值得研究。对于 TensorFlow 用户，还有TensorFlow Graphics。一个特别热门的子领域是 3D 模型的生成。