• attention 计算的时候一般会加入attention_mask,因为样本会进行一些 padding 操作; •MultiHeadAttention过程中,除了 QKV 三个矩阵之外,还有一个 output 对应的投影矩阵,因此虽然面试让你写 SingleHeadAttention,但是依然要问清楚,是否要第四个矩阵? class SelfAttV3(nn.Module): def __init__(self, dim) ...
看上去 self attention 实现很简单,但里面还有一些细节,还有哪些细节呢? attention 计算的时候有 dropout,而且是比较奇怪的位置 attention 计算的时候一般会加入 attention_mask,因为样本会进行一些 padding 操作; MultiHeadAttention 过程中,除了 QKV 三个矩阵之外,还有一个 output 对应的投影矩阵,因此虽然面试让你写 ...
手写self-attention的四重境界-part1 pure self-attention 1.8万播放 手把手教你用PyTorch实现Transformer模型,我看一遍就会了!_人工智能/深度学习/pytorch/transformer/AI 2487播放 草履虫都能学会!这可能是B站最全的(Python+机器学习+深度学习)系列课程了,入门巨简单学不会你打我!机器学习/深度学习/人工智能/python...
self-Attention架构 self-attention的运作方式就是,输入一排vector,输出一排vector. 输出的vector是考虑了输入的所有向量的信息. self-attention可以叠加很多次. 可以把全连接层(FC)和Self-attention交替使用. Self-attention处理整个Sequence的信息 FC的Network,专注于处理某一位置的咨询 ...
self-attention的运作方式就是,输入一排vector,输出一排vector. 输出的vector是考虑了输入的所有向量的信息. self-attention可以叠加很多次. 可以把全连接层(FC)和Self-attention交替使用. Self-attention处理整个Sequence的信息 FC的Network,专注于处理某一位置的咨询 ...
1.2 Self-attention实现 生成矩阵作为输入,用来模拟V1,V2,V3,值是随机写的并没有特殊的含义。为了后续可以传入到模型中,将矩阵转换成tensor。 生成QUERY、KEYS、VALUES参数矩阵,与x点乘后就可以生成QUERY、KEYS、VALUE。它们都是随机的参数,可以自己设定,之后通过深度学习的学习能力来逐渐优化到一些合适的值。生成矩阵...
这里的 Decoder 一般指的是 CausalLM,具体变化是少了 encoder 部分的输入,所以也就没有了 encoder and decoder cross attention。 • 因为重点希望写 CausalLM,所以没有 Cross attention和 也省略了 token embedding 这一步。 知识点 • transformers decoder 的流程是:input -> self-attention -> cross-...
在Multi-Head Self-Attention中,固定hidden_dim(隐藏层维度, 即token_dim)时,增加head_dim(每个注意头的维度)和减少head_dim会对模型的表示能力和计算效率产生影响。这两种调整会影响每个注意头学习到的特征表示的维度,进而对模型整体的性能产生影响。 增加head_dim(需要缩小 num_heads): 增强每个注意头的表达能力...
self.lm_head = ... defforward(self, x_id: LongTensor) -> FloatTensor: '''(padded) sequence of token ids -> logits of shape [batch_size, 1, vocab_size]''' pass defgenerate(self, x_id: LongTensor, max_new_tokens:int) -> LongTensor: ...
手写Self-Attention ⭐⭐⭐ 注意力机制 手写Self-Attention 的四重境界 手写Multi-Head Self-Attention ⭐⭐⭐ 注意力机制 手写Multi-Head Self-Attention 手写Group-Query Attention ⭐⭐⭐ 注意力机制 手写大模型组件之Group Query Attention,从 MHA -> MQA -> GQA 手写Transformer Decoder(Causa...