因果注意力:过去看不到未来。前一个token看不到后一个token。ntp(next token prediction)的时候模型只能看到看到历史信息。 双向注意力:过去未来互关。每个token都能互相看到。模型可以关注序列的全部位置。可并行可ntp,生成所有序列。 block-wise causal Attention:可以理解因果和双向的各种组
深度解析“人无远虑,必有近忧”:因果、天理与注意力的管理——《修心》学习笔记 本文源自吴军《修心》之“人无远虑,必有近忧”的章节。作者在本文中深入探讨,引用了阳明先生的观点,解释了“远虑”的真正含义并非对未来无谓的忧虑,而是对客观规律深思熟虑,以期通过掌握因来得到更好的果。文中强调了对未来结果的...
NumPy实现中，关键的函数定义和掩码处理保障了注意力机制的计算准确性和数值稳定性。我们定义了一个计算softmax值的函数，该函数通过移位操作确保了数值的稳定性，适用于因果注意力的实现。此外，我们在处理掩码矩阵时，确保了上三角部分为0，其余部分为1，从而满足了因果自注意力的要求。▍ 注意力得分计算 通过矩阵...
这个向量不仅包含了来自输入本身的信息,还包含了来自整个序列的相关信息,这些信息根据计算出的注意力分数进行加权。这种能够动态关注输入相关部分的能力是Transformer模型在处理序列数据时表现卓越的关键原因。 自注意力的PyTorch实现 为了便于集成...
这种机制也存在局限性。由于屏蔽了未来信息，模型无法像双向注意力机制那样捕捉上下文全局关系，对于需要整体理解的语义消歧任务效果较弱。例如判断“他背着书包走进银行”中的“银行”指金融机构还是河岸边，双向注意力能同时参考前后语境，而因果注意力只能依赖前文信息，可能导致歧义消除困难。实际应用中需根据任务需求...
本文介绍了如何利用torch 2.5及以上版本中新引入的FlexAttention和BlockMask功能来实现因果注意力机制与填充输入的处理。 鉴于目前网络上缺乏关于FlexAttention处理填充输入序列的完整代码示例和技术讨论,本文将详细阐述一种实现方法,该方法同时涵盖...
本文介绍了如何利用torch 2.5及以上版本中新引入的FlexAttention和BlockMask功能来实现因果注意力机制与填充输入的处理。 鉴于目前网络上缺乏关于FlexAttention处理填充输入序列的完整代码示例和技术讨论,本文将详细阐述一种实现方法,该方法同时涵盖了因果注意力机制的实现。
因果注意力(Causal Attention)是一种自注意力机制,广泛应用于自回归模型中,尤其是在自然语言处理和时间序列预测等任务中。它的核心思想是在生成每个时间步的输出时,只关注当前时间步及之前的时间步,确保生成过程的因果性,从而避免模型在预测时依赖未来的信息。
本文深入探讨Transformer模型中三种关键的注意力机制:自注意力、交叉注意力和因果自注意力。这些机制是GPT-4、Llama等大型语言模型(LLMs)的核心组件。通过理解这些注意力机制,我们可以更好地把握这些模型的工作原理和应用潜力。 我们不仅会讨论理论概念,还将使用Python和PyTorch从零开始实现这些注意力机制。通过实际编码,...
本文深入探讨Transformer模型中三种关键的注意力机制:自注意力、交叉注意力和因果自注意力。这些机制是GPT-4、Llama等大型语言模型(LLMs)的核心组件。通过理解这些注意力机制,我们可以更好地把握这些模型的工作原理和应用潜力。 我们不仅会讨论理论概念,还将使用Python和PyTorch从零开始实现这些注意力机制。通过实际编码,...