需要注意的是,编码器的自注意力层及前馈层均有残差连接以及正则化层基于Transformer的变体有许多。一些Transformer 架构甚至没有 Decoder结构,而仅仅依赖 Encoder。 3 算法应用 在人工智能方向的自然语言处理领域,包括机器翻译、智能问答、搜索引擎等一系列与...
Transformer模型采用了自注意力（Self-Attention）机制，可以并行计算序列中所有元素之间的关系。这使得Transformer模型在计算效率和长距离依赖捕捉能力方面具有明显优势。此外，Transformer模型的多头自注意力（Multi-Head Attention）结构可以捕捉多种不同的依赖关系。二、Transformer模型结构 编码器和解码器 Transformer模型由编...
Transformer 是一种基于注意力机制的神经网络模型，用于处理序列数据，例如句子或文本。它的设计灵感来自于人类在理解上下文时的方式。下面是 Transformer 的一些关键原理：自注意力机制（Self-Attention）：Transformer 使用自注意力机制来捕捉输入序列中的全局依赖关系，从而充分利用输入序列的信息。自注意力允许模型关注输入...
随着生成式AI(genAI)模型在应用范围和模型规模方面的持续扩展,其训练和部署所需的计算资源及相关成本也呈现显著增长趋势,模型优化对于提升运行时性能和降低运营成本变得尤为关键。作为现代genAI系统核心组件的Transformer架构及其注意力机制,由于其计算密集型的特性,成为优化的重点对象。 在前面的文章中,我们已经介绍了优化注...
Attention注意力机制是transformer模型的核心,但是只有注意力无法完成整个模型的搭建,我们还需要其他子层来把模型整个串起来。 Transformer模型 除了attention注意力机制层,我们还有残差连接,归一化层,feed-forward前馈神经网络,位置编码,输出输入层等,且注意力机制还是多头注意力机制,且还有mask矩阵的存在。虽然attention注意力...
Transformer模型注意力机制计算 其实QKV矩阵的来历比较简单,如下视频动画讲解了QKV三矩阵的来历 QKV三矩阵 这里我们的输入矩阵I分别乘以权重矩阵Wq,Wk,Wv三个矩阵,就得到了输入transformer模型的QKV三矩阵,QKV三矩阵用在transformer模型计算注意力,根据attention is all you need论文中计算注意力机制的公式,我们通过以上...
结合注意力机制的Seq2Seq模型解码器全流程 注意力模型的解码器 RNN 的输入包括:一个word embedding 向量,和一个初始化好的解码器 hidden state,图中是hinit。 RNN 处理上述的 2 个输入,产生一个输出和一个新的 hidden state,图中为h4。 注意力的步骤:我们使用编码器的所有 hidden state向量和 h4 向量来计算...
大模型技术栈-第1章-深度学习的基本组件-1 优化器optimizer和学习率调度器scheduler 10:46 大模型技术栈-第2章-注意力机制与Transformer-2 Transformer的位置编码 11:48 大模型技术栈-第2章-注意力机制与Transformer-3 Transformer的变体与替代方案 17:36 大模型技术栈-第2章-注意力机制与Transformer-1 典型...
这里我们的输入矩阵I分别乘以权重矩阵Wq,Wk,Wv三个矩阵,就得到了输入transformer模型的QKV三矩阵,QKV三矩阵用在transformer模型计算注意力,根据attention is all you need论文中计算注意力机制的公式,我们通过以上得到的QKV三矩阵来计算注意力机制。 注意力机制计算公式 ...