🔍在自注意力机制中,Q、K、V的设计是为了计算输入序列中不同位置之间的相关性,从而为每个位置生成一个加权表示的输出。这种设计使得模型在处理序列数据时,能够考虑到序列中不同位置之间的相互影响,从而捕获更复杂的依赖关系。 🔢Q和K用于计算注意力权重,即序列中不同位置之间的相似性或相关性。V则提供了与每个...
8、多层自注意力机制 多层QKV,可以捕捉长距离的关联关系。 如下图所示:j 只包含了「否」的含义,k 只包含了「认」的含义。 经过一层QKV运算后:j1 包含了「否认」的含义,m1 包含了「外遇」的含义。 经过两层QKV运算后:j2 包含了「否认外遇」的含义。 理解了多层自注意力机制,也就大概理解了 AI 为什么能...
在谈论self attention之前我们首先认识一下以KQV模型来解释的Attention机制。 假定输入为Q(Query), Memory中以键值对(K,V)形式存储上下文。那么注意力机制其实是Query到一系列键值对(Key, Value)上的映射函数。 Attention本质上是为序列中每个元素都分配一个权重系数,这也可以理解为软寻址。如果序列中每一个元素都以...
5.多头注意力self-attention 上面我们每个单元有一个q,k,v,如果每个单元有多个qkv，我们就称为多头注...
Self-Attention属于Attention,要求QKV必须同源,依然代表X,本质上可以看作是相等的,只是对同一个词向量X乘上了参数矩阵,作了空间上的变换; 如何做自注意力: 3. 通过共享参数 、 、 和X运算得带Q、K、V; 4. 接下来和注意力机制一模一样; 如上是对Thinking Machines这句话进行自注意力的全过程,最终得到 ...
大部分的读者在初次看Transformer中的Self-Attention模块时应该都是比较懵的,而Self-Attention是Transformer的最核心的思想,Self-Attention难以理解的部分主要是对其中的查询矩阵Q,键矩阵K,值矩阵V三个矩阵的不理解,不过我们可以先不要关注其复杂的高维矩阵运算,我们可以从基本的矩阵运算以及其背后的几何意义作为切入点理解...
在多头注意力机制中,采用 concat(拼接)和相加的方式处理 Q(查询)、K(键)和 V(值)的输出是有区别的。将 concat 替换为相加并不会带来预期的性能优化,反而可能导致模型参数量和计算量的增加。 具体来说,使用 concat 的主要优势在于它可以保留每个头部独立的信息,允许模型捕捉到更丰富的特征。相对而言,相加会将多...
2.3 每个嵌入词矢量乘以一个对应的权重矩阵W，得到QKV矩阵 2.4 矩阵表示 上面为了便于理解，讨论的是...
数学上的意义: 假设q和k的统计变量是满足标准正态分布的独立随机变量, 意味着q和k满足均值为0, 方差...
一种常用的计算相似度的方法是点积运算,而 Q,K 向量点击运算的结果每个位置向量之间(包括自己与自己)的相似性权重,而V则是与注意力权重用于当前位置的输出。 QK是专门用于求相似性的,如果只有一个向量比如k,而没有q,k 可以与其他位置向量的 k作相似性,但在自己单元却没有可以做相似性的地方,此时就无法进行各...