どうがをみるときは、へやをあかるくして、めをちかづけすぎないようにしてみてね。 詳しくはこちら https://www.youtube.com/c/takaratomychannel/about . ▼トランスフォーマー動画がたくさん見られる！タカラトミーチャンネルを登録しよう！ https://www.youtube.com/user/takaratomychannel?sub_confirmation=1 動物トランスフォーム世界初の全編3DCGTVアニメで話題となった、「ビーストウォーズ 超生命体トランスフォーマー」です。 （STORY） エネルゴンの源泉を記録したディスクを奪ったデストロンと交戦するサイバトロン。彼らの宇宙船が墜落した惑星エネルゴアは、エネルゴンのパワーに満ちていた。エネルゴアの生物をスキャンし、環境に合わせたビーストモードを得るトランスフォーマーたち。デストロ
モナドトランスフォーマー・ステップ・バイ・ステップ(Monad Transformers Step By Step) - りんごがでている
著者のMartin Grabmüller氏に許可をいただきましたので、 Haskellモナドトランスフォーマーのチュートリアルを翻訳したものを公開します。 タイポや誤訳、プログラムのミス等ありましたら、 Twitter宛@bicycle1885かコメント欄までご連絡頂けるとありがたいです。 元のテキストやプログラムは以下のリンクから得られます。 Monad Transformers Step by Step [2012/12/19] 誤りを多数訂正しました。id:qtamakiさん、ありがとうございます。 [2014/6/19] 誤りを2点訂正しました。id:daimatzさん、id:hitotakuchanさん、ありがとうございます。 Monad Transformers Step by Step Martin Grabmüller Oct 16 2006 概要(Abstract) この
TL;DR TransformersのNERではFast Tokenizerを使うことで、サブトークン ↔ ラベルのアラインメントが実装できる。 長いテキスト入力については、無駄なpaddingを最小限にとどめて高速処理するために、入力を固定長分割するのが良い。 検出漏れが問題になるようであれば、ストライド付きのwindow処理を追加するのが良い。 サンプル実装: github.com 背景 この記事を目に留めていただいた方にはおそらくおなじみであろう Hugging Face の Transformers *1。 BERT等のTransformer素子ベース事前学習モデルを用いた転移学習が容易に実験できるライブラリである。 最新モデルのモジュールがすごいスピードで実装されることに加えて、事前学習モデルおよび依存するトークナイザが一緒に管理・ダウンロードできる点がご利益として特に大きい。
№1,339 洋画セレクション “ トランスフォーマー Transformers ” - 糸屯 ち ゃ ん の エ ン タ メ 通 信
■ 目 次 プロローグ トランスフォーマー Transformers エピローグ 糸屯ちゃんのおまけ - Blog Ranking Lists プロローグ おはようございます MCの白石です 本日のテーマは、 洋画セレクション です では、わたくしの方からお送りする洋画のご紹介をさせて頂きます トランスフォーマー Transformers です！ それでは、皆さん 楽しんでってくださいね (✿╹◡╹)b ワープ！！. . . . ．．．．．.......................................... き、きえるぅぅぅ。。。(￣□￣ *)(￣□:;.:... (￣:;..::;.:. :::;... ... .. . . . . . . ． トランスフォーマー Transformers 『トランスフォーマー』（Transformers）は、
Muse: Text-To-Image Generation via Masked Generative Transformers
Muse: Text-To-Image Generation via Masked Generative Transformers Huiwen Chang*, Han Zhang*, Jarred Barber†, AJ Maschinot†, José Lezama, Lu Jiang, Ming-Hsuan Yang, Kevin Murphy, William T. Freeman, Michael Rubinstein†, Yuanzhen Li†, Dilip Krishnan† *Equal contribution. †Core contribution. We present Muse, a text-to-image Transformer model that achieves state-of-the-art image generation performance
№1,345 洋画セレクション “ トータルリコール Transformers ” - 糸屯 ち ゃ ん の エ ン タ メ 通 信
■ 目 次 プロローグ トータルリコール Transformers エピローグ 糸屯ちゃんのおまけ - Blog Ranking Lists プロローグ おはようございます MCの白石です 本日のテーマも、怒涛の 洋画セレクション です では、わたくしの方からお送りする洋画のご紹介をさせて頂きます トータルリコール Transformers です！ それでは、皆さん 楽しんでってくださいね (✿╹◡╹)b ワープ！！. . . . ．．．．．.......................................... き、きえるぅぅぅ。。。(￣□￣ *)(￣□:;.:... (￣:;..::;.:. :::;... ... .. . . . . . . ． トータルリコール Transformers 『トータル・リコール』（原題: Total Recal
Get ready for a blast from the past with these Transformer wallpapers for your mobile or computer. Let Optimus Prime, Bumblebee and the gang transform your screen and take you on an adventurous ride!
![[200+] Transformers Wallpapers | Wallpapers.com](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4c43db01e4b0aa33152eb60f315acbdb81ab61c7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwallpapers.com%2Fimages%2Ffeatured%2Ftransformers-irok6pda9vx5me18.jpg)
Annotated Research Paper Implementations: Transformers, StyleGAN, Stable Diffusion, DDPM/DDIM, LayerNorm, Nucleus Sampling and more
This is a collection of simple PyTorch implementations of neural networks and related algorithms. These implementations are documented with explanations, and the website renders these as side-by-side formatted notes. We believe these would help you understand these algorithms better. We are actively maintaining this repo and adding new implementations. for updates. Translations English (original)
Transformers Movie - Official Site of Transformers: The Movie
We’re the Time Bandits, a crack team of expert thieves. Nothing is too big for us to steal.
GitHub - huggingface/transformers: 🤗 Transformers: State-of-the-art Machine Learning for Pytorch, TensorFlow, and JAX.
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
ハリウッド実写映画化10周年を迎える 「トランスフォーマー」と au design project15周年を迎える 「au」がコラボレーション。 auとタカラトミーが共同開発した 携帯電話型変形玩具が誕生！ au design project「INFOBAR」のデザインである 携帯モードからロボットモードに完全変形！ トランスフォーマーファンも、INFOBARファンも必見！ "デザインケータイ"のパイオニアとして一世を風靡したINFOBARをリスキャンし世界中の情報をディセプティコンから守るために正義のリーダーが立ち上がる！ 情熱の赤、冷静さのブルー、そして平和のベージュ。平和を愛するリーダーがもつべき3色のカラーが今回の彼の象徴。 そう、彼の名は、"総司令官 INFOBAR OPTIMUS PRIME（NISHIKIGOI）". "デザインケータイ"のパイオニアとして一世を風靡したINF
View PDF Abstract:We introduce a new language representation model called BERT, which stands for Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Unlike recent language representation models, BERT is designed to pre-train deep bidirectional representations from unlabeled text by jointly conditioning on both left and right context in all layers. As a result, the pre-trained BERT model can b
こんにちは。TSUNADE事業部研究チームリサーチャーの坂田です。 本記事では、Hugging Face 社が開発しているTransformersのPipelinesという仕組みを使って日本語の固有表現抽出を行う方法をご紹介します。 Transformersとは？ 日本語学習済み言語モデル Pipelines Trainer 固有表現抽出とは？ 実際に日本語NERTを試してみる 必要な各種依存ライブラリのインストール 使用するデータ 日本語固有表現抽出データセットでのFine-tuning Pipelinesを使った固有表現抽出 実行例 おわりに 参考 Transformersとは？ TransformersはHuggingFace社が公開しているPython用ライブラリで、BERTを始めとするTransformer系の言語モデルを使用する際のデファクトスタンダードになっています。また、最
GitHub - nlp-with-transformers/notebooks: Jupyter notebooks for the Natural Language Processing with Transformers book
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
huggingface / transformersを使って日本語BERTの事前学習を実施してオリジナルな言語モデルを作ってみる - Qiita
huggingface / transformersを使って日本語BERTの事前学習を実施してオリジナルな言語モデルを作ってみる自然言語処理PyTorchberttransformershuggingface はじめに huggingfaceのtransformersのライブラリを使ってBERTの事前学習をやってみました。日本語でBERTの事前学習をスクラッチで行っている記事が現段階であまり見当たらなかったですが、一通り動かすことができたので、メモがてら残しておきます。 BERTの事前学習をしてみたいけど、いまいちやり方がわからない人の一助になれば幸いです。 正直まだわかっていないところが多々ありますし、紹介する内容がセオリーな方法かもよくわかっていません。 あれこれ試している最中ですので、もっとこうしたほうがいいよ、みたいなアドバイスございましたらご教示いただけると幸いです！ 参考文献
大規模言語モデルを自作しよう！(Transformers+DeepSpeed+torch.compile+flash_attn2）
本記事は、LLM Advent Calendar 2023 13日目の記事です。 はじめに 🤗 Transformersは、自然言語処理、マルチモーダル、音声処理、コンピュータビジョン分野の事前学習済モデルを簡単にダウンロードしトレーニングすることが可能なpythonライブラリです。このライブラリを使用し、大規模言語モデル（LLM）の事前学習済モデルをローカルPC上にダウンロードし、それを使用した言語生成や、要約・翻訳・質問応答などの個別のタスクへのファインチューニング、チャットAIへの組み込みなどが盛んに行われています。 LLMの事前学習方法に関する情報としては、GPT-NeoXやMegatron-LM、TinyLlama、lit-llamaなど、他のpythonライブラリを使用したものが増えてきています。一方で、Transformersライブラリを使用したLLMの事前学習に関する情報
Transformers高速化ライブラリvLLMのAsyncLLMEngineを利用した非同期高速文章生成 - 端の知識の備忘録
概要 先日までKaggleのAIMOコンペ(数学の問題をLLMに解かせて正答率を競う)に参戦していました。結果は初のチーム参加でメンバーに助けられつつ運もあり、なんとか銀メダルを取れました！これでMasterにリーチがかかりましたが、金メダルは未だ取れる気がしないので遠い道のりです……。 www.kaggle.com このコンペについて、近い内に同様のコンペが開催予定なこともあり上位解法があまり出ていない状態なので、どのような手法が良かったのかまだわかっていないのですが、とりあえず公開されている情報を元にすると、 LLMとしてはほぼほぼ全員が数学問題に特化したLLMであるDeepseek-Math-7Bを利用している LLMが出力したPythonコードを実行するインタープリターを実装することで、LLMのハルシネーションによる計算ミスを防ぐパイプラインが有力であった LLMの出力を比較的高い
画像はHuggingFace Transformersより Studio Ousiaのチーフサイエンティスト山田育矢氏をはじめとするチームが開発したAIモデルのLUKEが、HuggingFace Transformersライブラリの最新バージョン4.6.0に追加された。 TransformersはTensorflowやPyTorchに対応しているライブラリで、BERTやGPT-2などの自然言語処理モデルを簡単に利用できるよう設計されている。日本人を中心としたチームが開発したモデルがTransformersに採用されたのは今回が初めて。 LUKEは言語知に加え世界知を持てるようになったことで、質問応答、固定表現抽出、関係抽出、型分類のタスクで最高精度を記録した。 以下のサイト（Google Colab）からLUKEを体験することができる。 固有表現抽出関係抽出型分類今後はLUKEの日本語を含
GitHub - kyegomez/BitNet: Implementation of "BitNet: Scaling 1-bit Transformers for Large Language Models" in pytorch
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
Transformers 40th Anniversary Special Movieトランスフォーマー40周年記念 スペシャルムービー
Transformers 40th Anniversary Special Movie どうがをみるときは、へやをあかるくして、めをちかづけすぎないようにしてみてね。 詳しくはこちら https://www.youtube.com/c/takaratomychannel/about トランスフォーマー40周年記念 スペシャルムービー 音楽 BUMP OF CHICKEN 「メーデー」 作詞・作曲：藤原 基央 編曲：BUMP OF CHICKEN＆ＭＯＲ TOY'S FACTORY トランスフォーマー40周年という大きな節目を迎え、BUMP OF CHICKEN × TRIGGER × タカラトミーの共同企画により、第一世代から現在まで広く支持を受け続けているトランスフォーマーの世界を特別映像で展開いたします。2007年リリースにされ、ファンのみならずとも根強い人気を誇る楽曲「
Transformer model architectures have garnered immense interest lately due to their effectiveness across a range of domains like language, vision and reinforcement learning. In the field of natural language processing for example, Transformers have become an indispensable staple in the modern deep learning stack. Recently, a dizzying number of "X-former" models have been proposed - Reformer, Linfor
GitHub - nttcslab/japanese-dialog-transformers: Code for evaluating Japanese pretrained models provided by NTT Ltd.
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
GitHub - primus/primus: :zap: Primus, the creator god of the transformers & an abstraction layer for real-time to prevent module lock-in.
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
Transformers Trailer Blu Ray Disc - H.264 HD 1080p [ YouTube Reverence Video ]
Meagan Fox in Full HD 1080p http://de.youtube.com/watch?v=4N2YWRJ-ppo&fmt=37 THIS VIDEO IS IN 1080p H.264 48khz
![Transformers Trailer Blu Ray Disc - H.264 HD 1080p [ YouTube Reverence Video ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d6290b0a40b30328decb8bffa1bcea7bf78faa06/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fi.ytimg.com%2Fvi%2F4N2YWRJ-ppo%2Fhqdefault.jpg)
Googleの機械学習モデル「Transformer」は、データを時系列に処理しなくても、自然言語などのデータを翻訳やテキスト要約することが可能で、ChatGPTなどの自然な会話が可能なチャットAIのベースとなっています。また、Transformerの手法を画像分野に応用したモデルが「Vision Transformer」です。ソフトウェアエンジニアのデニス・タープ氏が、「Vision Transformer」のコンポーネントがどのように機能し、データはどのような流れをたどるのか、ビジュアル化して解説しています A Visual Guide to Vision Transformers | MDTURP https://blog.mdturp.ch/posts/2024-04-05-visual_guide_to_vision_transformer.html 0：はじめに 前提として、T
ロシア人が、米映画「トランスフォーマー」にインスパイアされて作った自主製作CGショートムービー「 Transformers」
ロシアの人が、アメリカの映画「トランスフォーマー（Transformers）」に触発されて自主製作したというCGショートムービーだそうだよ。機材はキャノン(Canon 550D + kit lens 18-55mm + 50mm 1.8)とニコン(Nikon D5000 kit lens 18-55mm）を使用したそうだよ。 Transformers
Transformer is a deep neural network that employs a self-attention mechanism to comprehend the contextual relationships within sequential data. Unlike conventional neural networks or updated versions of Recurrent Neural Networks (RNNs) such as Long Short-Term Memory (LSTM), transformer models excel in handling long dependencies between input sequence elements and enable parallel processing. As a r
Verify to continue To continue, please confirm that you're a human (and not a spambot).
YouTube - cosplay transformers
どの国のコンテンツ (動画とチャンネル) を表示するかを選択してください。サイトの表示言語は変更されません。
第五回 全日本コンピュータビジョン勉強会 ECCV2020読み会で「End-to-End Object Detection with Transformers」を読みました。 副題として「～長年の苦労は一瞬にして無駄になるのか」という危機感を煽るフレーズを付けています。Transformerは諸分…
映画版トランスフォーマー2「Transformers Revenge of the Fallen」2分16秒もあるHD画質予告編
前回公開された予告編は何が何だかよくわからない短いものだったのですが、今回は2分16秒にもおよぶかなり長い予告編が登場しました。画質も非常に高く、かなり期待させてくれる静かなオープニング、意味深なシーンの数々、そしてド派手なアクションシーンが満載のすさまじい内容になっています。最後に出てくるマークも異常なほどカッコイイ。 再生は以下から。 transformers Revenge of the Fallen trailers and video clips on Yahoo! Movies（Flash版とQuickTimeによるHD版の2種類あり） transformers Revenge of the Fallen Teaser Trailer - Trailer Addict（Flash版だがHD版あり）
GitHub - labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations: 🧑🏫 60 Implementations/tutorials of deep learning papers with side-by-side notes 📝; including transformers (original, xl, switch, feedback, vit, ...), optimizers (adam, adabelief, sophia,
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
Transformers.js
The Shawshank Redemption is a true masterpiece of cinema, a movie that deserves every bit of its status as one of the greatest films ever made. From its stellar performances to its unforgettable storytelling, everything about this film is a testament to the power of great filmmaking. Hugging Face is a technology company that was founded in 2016 by Clément Delangue, Julien Chaumond, and Thomas Wolf
機械学習エンジニアのためのTransformers
「Hugging Face Transformers」を使った自然言語処理の解説書。2017年の登場以来、Transformerと呼ばれるアーキテクチャを使った大規模なモデルが急速に普及しています。本書では、Hugging Faceの開発者らが、「Hugging Face Transformers」を使って、これらの大規模モデルを学習しスケールする方法をわかりやすく紹介します。テキスト分類、固有表現認識、テキスト生成、要約、質問応答といったタスクだけでなく、蒸留、量子化、枝刈り、ONNX Runtimeといったモデルの高速化技術、ラベル付きデータが少ないときに使えるゼロショット学習や少数事例学習、その他、多言語転移やドメイン適応といった類書では扱っていない技術についても解説しています。 賞賛の声 序文 訳者まえがき まえがき 1章 入門Transformers 1.1 エンコーダ・デコーダ
本体サイズ :約105mm (ロボット時) 約143mm (ペン時) 対象性別 :男女共用 主な製造国 :中国 (C)TOMY
GitHub - frodo821/BitNet-Transformers: 0️⃣1️⃣🤗 BitNet-Transformers: Huggingface Transformers Implementation of "BitNet: Scaling 1-bit Transformers for Large Language Models" in pytorch with Llama(2) Architecture
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
Information Martin Grabmüller: Monad Transformers Step by Step, draft paper, October 2006. 12 pages, A4 format, English. Abstract In this tutorial, we describe how to use monad transformers in order to incrementally add functionality to Haskell programs. It is not a paper about implementing transformers, but about using them to write elegant, clean and powerful programs in Haskell. Starting from a
アイマスでトランスフォーマーだからって笑える話ばかりだとは思わないでよね！アメコミ的世界観がベースですが、アニメ版やら映画版やらからネタをちりばめてます。無理に全部調べなくても話はわかるようにストーリーを作っていくつもりですので、コメント頂けるとうれしいです。用語解説wiki作っていただけました。http://www5.atwiki.jp/imaska/pages/422.html１話のワイド版ができました。今後はそっちが標準となります。sm123491282話→sm11347683おまけコーナー「萩原家」：1：sm10778771投稿マイリスmylist/19018808P名はトランスフォーマー的においしすぎるのでPセプターでいかせてもらいます。twitter■http://twitter.com/Pceptor
18 Aug 2019 code on github video lecture I will assume a basic understanding of neural networks and backpropagation. If you’d like to brush up, this lecture will give you the basics of neural networks and this one will explain how these principles are applied in modern deep learning systems. A working knowledge of Pytorch is required to understand the programming examples, but these can also be sa
GitHub - apple/ml-ane-transformers: Reference implementation of the Transformer architecture optimized for Apple Neural Engine (ANE)
You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
アニメ「ビーストウォーズ 超生命体トランスフォーマー」第1話 transformers
Transformersを用いた固有表現抽出のtips - MNTSQ Techブログ
[200+] Transformers Wallpapers | Wallpapers.com
「au×TRANSFORMERS PROJECT」
BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
TransformersのPipelinesで日本語固有表現抽出 - Retrieva TECH BLOG
日本人中心のチームが開発したAIモデルのLUKE、Transformersに追加される | Ledge.ai
Efficient Transformers: A Survey
Googleが開発した画像分類タスクが可能な機械学習モデル「Vision Transformers」の仕組みとは？
A Comprehensive Survey on Applications of Transformers for Deep Learning Tasks
Transformers
End-to-End Object Detection with Transformers
Amazon.co.jp: TRANSFORMERS コンボイペン: Toy
Monad Transformers Step by Step
【アイマス】TRANSFORMERS THE iDOLM@STER：1
Transformers from scratch | peterbloem.nl