以输入句子"The sun rises in the east"为例,首先将每个单词映射为向量,然后通过查询、键和值的权重计算,从而得到上下文向量。这一机制显著提升了模型对语言复杂性的理解能力。在PyTorch中,自注意力机制可以通过简洁的几个步骤实现,使用缩放点积注意力算法,有效地优化了计算效率。 多头注意力是自注意力的扩展,允许模...
接着就到了注意力机制,它会告诉模型,这个Token Embedding在上下文中的语义和含义,比如注意力会认为“我”和“天”是比较重要的,就会打很高的权重分。然后进入多层感知机进行矩阵乘法运算,再通过注意力机制,这么来回处理,最终就计算出来一段向量能表示整个文本序列的含义,OK,然后对这一段向量进行特殊操作,生成一个包含...
以输入句子"The sun rises in the east"为例,首先将每个单词映射为向量,然后通过查询、键和值的权重计算,从而得到上下文向量。这一机制显著提升了模型对语言复杂性的理解能力。在PyTorch中,自注意力机制可以通过简洁的几个步骤实现,使用缩放点积注意力算法,有效地优化了计算效率。 多头注意力是自注意力的扩展,允许模...