SNPE有计划支持视觉Transformer吗？

EwenWanW 2023-08-10 19:33:25

SNPE有计划支持视觉Transformer吗？

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今天我们来聊一个超强的算法模型，Swin Transformer是一种创新的视觉模型，它通过层次化多尺度架构、移位窗口策略和局部自注意力机制等创新设计，成功解决了传统Transformer从NLP到CV任务时面临的问题，实现了高效的图像处理能力，同时还减少了计算资源的消耗。因为这些强大的优势，这个模型自提出以来一直备受关注，有关它的改进研究也很火爆，各大顶会比如CVPR均有论文收录，近期更是有准确率超99%的改进成果提出，可见为帮助想要发论文的同学快速找到创新思路，我今天整理了。

OpenMMLab 7 月月刊新鲜出炉！我们有 7个算法库更新了版本。详细功能支持细节可以继续翻阅以下内容查看哦～！

随着 Transformer 架构在语言与视觉理解中的主导地位确立，如何将其高精度优势迁移至资源受限的 Android 移动端，成为当前企业级 AI 落地的核心挑战之一。本文聚焦 Transformer 在移动端的实战应用路径，系统梳理其轻量化演进（如 MobileBERT、TinyBERT、DistilBERT 等）、端侧部署优化、NLP 与 CV 任务中的模型压缩与加速实践，并结合 Android 系统框架进行应用集成与推理流程构建，内容真实可运行，覆盖模型选择、系统适配、工具链、调度链路、功耗控制等关

Transformer模型无疑是当前人工智能浪潮的核心驱动力之一。本文从领域适应与任务特化，以及模型压缩与高效部署两个维度，系统地探讨了将Transformer模型应用于实际场景的关键技术和策略。在领域适应方面，通过领域预训练、持续预训练、多任务学习和迁移学习，可以有效提升模型在特定领域或任务上的性能。针对跨语言场景和低资源语言，多语言预训练模型和专门的适应技术（如适配器、数据增强）发挥着重要作用。在模型压缩与高效部署方面，知识蒸馏、量化、剪枝与稀疏化等技术能够显著减小模型尺寸和计算复杂度。

本文介绍了大模型训练、推理的基本逻辑，并以Transformer为例，分析了其特点和优势。来源：https://www.infoq.cn/article/c965120d46e5bc4d5d790d1a7我们将介绍提示词注入的工作原理、常见类型以及潜在的风险和后果。你将了解提示词注入如何使得系统生成错误信息、编写恶意软件，甚至可能导致数据泄露和系统远程接管。视频还会探讨应对提示词注入的多种方法，包括数据审查、最小权限原则、人类反馈强化学习等。

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