
1. 背景:为什么需要位置编码?
原始的 Transformer 模型本身是 置换不变 的。也就是说,它对输入序列中单词的顺序不敏感。如果不提供位置信息,模型会将句子 “猫追老鼠” 和 “老鼠...
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原始的 Transformer 模型本身是 置换不变 的。也就是说,它对输入序列中单词的顺序不敏感。如果不提供位置信息,模型会将句子 “猫追老鼠” 和 “老鼠...
计算顺序优化:从 (Q·K^T)·V 改为 Q·(K^T·V),避免显式计算注意力矩阵
复杂度降低:从 O(n²d) 降到 O(nd²),当序列长度 n > 特征维度 d 时...
论文通过以下方法解决如何提升大型语言模型(LLMs)在Text-to-SQL任务中的推理能力和准确性问题:
from torch import nn
import torch.nn.functional as F
import torch
import math
class MoELayer(nn....import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from transformers import GPT2L...# softmax
import torch
# X = torch.tensor([-0.3, 0.2, 0.5, 0.7, 0.1, 0.8])
# X_exp_sum = X.exp(...import torch
from einops import rearrange
NEG_INF = -1e10 # -infinity
EPSILON = 1e-10
Q_LEN = ...Tool-SQL:基于Agent智能体的Text2SQL解决方案,显著提升Text2SQL效果
Text2SQL核心问题:自然语言转SQL在真实场景中面临数据库不匹配(Datab...
1、XiYan-SQL框架:提出了XiYan-SQL框架,它采用多生成器集成策略来增强生成候选SQL的能力。该框架结合了提示词工程(ICL)的巨大潜力和有监督的微调(SFT)方法的高可控性。