I是 self-attention的 input ,Self-attention的input是一排的vector,这排vector拼起来当做矩阵的列. input分别乘上三个矩阵 接下来,Q乘上K的转置,得到矩阵A,在经过softmax处理得到 ,然后左乘V就得到Output. 因此,self-attention里面唯一要学习的参数是W矩阵,这是需要network train的部分. 代码实例 例子分为以下步...
• 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) ...
更多手写代码相关内容: https://github.com/bbruceyuan/AI-Interview-Code 欢迎看同名公z号【chaofa用代码打点酱油】 阅读文字稿: https://mp.weixin.qq.com/s/m1FcVTDA5_MpLfD2BcGSHw 也欢迎查看博客 https://bruceyuan.com/hands-on-code/from-self-attention-to-multi-head-self-attention.html 获得更好...
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) -> N...
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...
因此,self-attention里面唯一要学习的参数是W矩阵,这是需要network train的部分. 代码实例 例子分为以下步骤 准备输入 初始化权重 导出key, query and value的表示 计算注意力得分(attention scores) 计算softmax 将attention scores乘以value 对加权后的value求和以得到输出 ...
更多手写代码相关内容: https://github.com/bbruceyuan/AI-Interview-Code 欢迎看同名公z号【chaofa用代码打点酱油】 阅读文字稿: https://mp.weixin.qq.com/s/m1FcVTDA5_MpLfD2BcGSHw 也欢迎查看博客 https://bruceyuan.com/hands-on-code/from-self-attention-to-multi-head-self-attention.html 获得更好...
chaofa用代码打点酱油 发消息 前腾讯算法,视频文字见 bruceyuan.com和 github.com/bbruceyuan,可加 v bbruceyuan 交流(笑) 充电 关注4228 python 1/3 创建者:chickundame 收藏 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!_...
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