简单来说,分组查询注意力通过将相似的文本片段绑在一起来简化大型语言模型理解大量文本的过程。这样模型可以一次专注于一组词,而不是每个词,处理效率更高。 GQA 可以看做是多查询注意力(MQA)和多头注意力(MHA)的一个折中,它可以保证 MHA 的质量,同时又有 MQA 的速度。 具体来说,GQA 将查询头分成 G 组,每组...
分组查询注意力机制Grouped-query attention(GQA) 2023年 Google Research GQA:Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints https://arxiv.org/pdf/2305.13245 提高模型性能,Llama2使用了分组注意力机制,主要思想就是降低key-value的head数量来提升性能。对于RoPE感兴趣的可以详细阅读...
分组查询注意力(GQA)是 Llama2 模型中另一个重要的技术。传统的 Transformer 模型使用自注意力机制来获取输入序列的上下文信息,但在某些情况下,这种自注意力机制可能导致过多的关注于序列中的某些部分,而忽略其他部分。为了解决这个问题,Llama2 模型引入了 GQA 技术。GQA 技术通过将输入序列分成若干组,并对每组进行独...
首先，他们发现，可以使用少量的原始训练计算来将具有多头注意力（Multi-head attention, MHA）的语言模型检查点进行升级训练，使其能够使用MQA，这是一种非常成本有效的方法，可以同时获得高速的MQA和高质量的MHA检查点。其次，他们提出了分组查询注意力（GQA）的概念，这是一种在多头注意力和多查询注意力之间的插值方...
6328201:59 GQA:谷歌提出分组查询注意力 疯狂的CV· 2023-5-29 1681008:14 多头注意力(MHA)的变体:多查询(MQA)和分组查询注意力(GQA) 星群译制组· 2023-11-14 145.7万1.1万05:21 如何一周快速恢复“假期性注意力涣散”?【开学必看啊———!!!】 二二酸酸· 2022-8-26 866034:33 注意力机制背后的数学...
其实现方法的实现步骤为:构造分组卷积注意力网络模块;将分组卷积注意力网络模块引入到一般的基于卷积神经网络的物体检测模型中;划分物体检测数据集;对数据集中的图像进行预测处理;使用训练数据用物体检测模型和分组卷积注意力网络模块进行协同训练;将验证数据送入到检测模型进行检测;得到检测结果;本发明利用构建的分组卷积...
本发明提供一种基于通道分组注意力机制的文本检测方法,针对不同尺度的目标在特征谱上采用不同尺度的预置框,而融合前的具有较多空间信息的较高分辨率预测特征谱不能很好表示文本特征,直接输入到检测头效果较差。申请人经过实验后发现在四分之一分辨率的预测特征谱上引入注意力模块,提升了四分之一尺度下TextBoxes_pluspl...
本发明公开了基于分组反向注意力的伪装物体检测方法及系统,包括:获取待检测图像;对待检测图像进行特征提取;基于特征提取结果,对待检测图像中的伪装物体进行搜索,得到伪装物体的定位图;基于特征提取结果和伪装定位物体的定位图,利用分组反向注意力方式进行处理,得到伪装物体的轮廓图。 二、法律状态 法律状态公告日法律状态法...
基于导联注意力和分组卷积的12导联心电信号心律失常分类系统是由北京工业大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR0842532,属于分类,想要查询更多关于基于导联注意力和分组卷积的12导联心电信号心律失常分类系统著作的著作权信息就到天眼查官网!