Query(查询):这是当前你关注的部分,你想了解与它最相关的内容。比如,如果你正在生成关于“项目预算”的摘要部分,Query就是与“项目预算”相关的信息点。 Key(键):这些是你可以访问的信息点,用于匹配Query。在会议记录的例子中,每句话或每个段落都可以是一个Key。 Value(值):与每个Key相关联的实际信息,如果Key...
先投影到同一个空间,再定义个这个空间内的测度(如点乘)来计算attention scores[2]。除了用“Dot-Product Attention”,也可以用其他测度,如“additive attention”。其他形式的可以参考[3]。 这样只要计算 次 , 次 ,再矩阵乘法即可。这两个投影就是[4][5]里面提到的查询(query)和键(key)。 公式(10)来自论文[...
注意力机制中的查询(query)、键(key)和值(value)分别代表什么?( )搜索 题目 注意力机制中的查询(query)、键(key)和值(value)分别代表什么?( ) 答案 B 解析 null 本题来源 题目:注意力机制中的查询(query)、键(key)和值(value)分别代表什么?( ) 来源: 深度学习题集 ...
注意力机制中的查询(query)、键(key)和值(value)分别代表什么?( ) A. 查询是输入数据,键是模型参数,值是输出结果。 B. 查询是目标数据,键是相关
Transformer模型的QKV三矩阵 | 刚开始学习Transformer模型的注意力机制时。一直被QKV三个矩阵所困扰,什么query ,key ,value,还需要各种例子来解释其含义。其实QKV三矩阵,并没有什么特殊的,只是在注意力机制公式中各表示了输入矩阵的线性表示,而注意力机制的公式就是三个矩阵的乘法,了解矩阵的乘法便知道,两个矩阵相...
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推导key, query 和 value 计算输入1的注意力得分 计算softmax 将分数与值相乘 将权重值相加,得到输出1 对输入2和输入3重复步骤4-7 注:实际上,数学运算是矢量化的,,即所有的输入都一起经历数学运算。在后面的代码部分中可以看到这一点。 步骤1:准备输入 ...
GQKVA代表了一种技术,它将变压器模型中的查询(query)、键(key)和值(value)分组技术概括化,以加速预训练过程并减小模型大小。该方法允许在模型性能和大小之间取得平衡,根据可用的计算资源和时间限制提供灵活性。研究表明,在变压器中传统的多头注意力机制可能并不总是最有效的选择,因为有更轻量且更快的替代方案可用。