第0步. 什么是self-attention? 原文链接: Transformer 一篇就够了(一): Self-attenstion 接下来,我们将要解释和实现self-attention的全过程。 准备输入 初始化参数 获取key,query和value 给input1计算attention score 计算softmax 给value乘上score 给value加权求和获取output1 重复步骤4-7,获取output2,output3 Copy...
以下是实现self-attention机制的步骤,包括代码片段: 1. 理解self-attention的基本概念和工作原理 self-attention允许模型在处理单个序列时,能够同时关注序列中的不同位置,从而捕捉序列内部的依赖关系。它通过计算查询(Query)、键(Key)和值(Value)向量之间的相似度来实现。 2. 准备输入数据 输入数据通常是一个序列,...
Self-Attention 和 Paged Attention 都是为了处理序列数据而设计的机制,但它们解决的问题略有不同。Self-Attention 更关注于如何在序列内部建立联系,而 Paged Attention 主要解决的是如何处理超长序列的问题。在某些情况下,Paged Attention 可能会结合 Self-Attention 来实现更高效的长序列处理. 3. Ascend上的Self-Atte...
一、self-attention 的 CUDA 简单实现 1.1 CPU 版本 1.2 CUDA 初步实现 (V1) 1.3 flash attention 的简单实现(V2) 二、self-attention 的高效实现 2.1 使用 cuBLAS 库函数(V3) 2.2 算子融合与 online softmax(V4) 2.3 使用 FP16 进行矩阵运算(V5) 参考资料 self-attention 是Transformer 中最关键、最复杂的...
通过修改SelfAttention的执行逻辑,可以节省大量的激活值显存开销。 这篇文章的消除方法来自于2021年12月10日谷歌放到arxiv上的文章self attention does not need O(n^2) memory. 该方法巧妙地使用了小学学到的加法分配率,将self attention中的固定激活值降到了O(1)的程度。[...
SelfAttention的调用入口如下,代码,解释下这里的输入和输出,具体逻辑在后面。 输入Tensor input_query:normalize之后的decoder_input,大小是[batch_size,hidden_units_] finished: 解码是否结束的标记,大小是[batch_size] sequence_lengths: 每个句子的长度,大小是[batch_size] ...
selfattention pytorch实现 自注意力机制及其在PyTorch中的实现 自注意力机制(Self-Attention)是一种神经网络机制,广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等领域。它通过计算输入序列中不同位置之间的相互关系,帮助模型更好地捕捉到远距离信息。本文将介绍自注意力机制的基本原理,并给出其在PyTorch中的实现代码。
一、Self-Attention概念详解 了解了模型大致原理,我们可以详细的看一下究竟Self-Attention结构是怎样的。其基本结构如下 对于self-attention来讲,Q(Query), K(Key), V(Value)三个矩阵均来自同一输入,首先我们要计算Q与K之间的点乘,然后为了防止其结果过大,会除以一个尺度标度 ...
一、Self-Attention概念详解 了解了模型大致原理,我们可以详细的看一下究竟Self-Attention结构是怎样的。其基本结构如下 对于self-attention来讲,Q(Query), K(Key), V(Value)三个矩阵均来自同一输入,首先我们要计算Q与K之间的点乘,然后为了防止其结果过大,会除以一个尺度标度 ,其中 为一个query和key向量的维度。
实例化一个nn.MultiheadAttention 进行forward操作 关于mask Reference Self-Attention的结构图 本文侧重于Pytorch中对self-attention的具体实践,具体原理不作大量说明,self-attention的具体结构请参照下图。 (图中为输出第二项attention output的情况,k与q为key、query的缩写) ...