Agent Attention:一种新的注意力范式,添加一组agent tokens A,以产生四元组(Q,A,K,V),无缝地融合了强大的Softmax注意力和高效的线性注意力,可显著提高下游视觉任务性能,比如分类、检测、分割和图像生成!代码于5小时前开源! 快!现在点击关注@CVer官方知乎账号,可以第一时间看到最优质、最前沿的CV、AI工作~ Agen...
本文提出了一种新的注意力范式,代理注意力 (Agent Attention),同时具有高效性和很强的模型表达能力。 论文链接:https://arxiv.org/abs/2312.08874 代码链接:https://github.com/LeapLabTHU/Agent-Attention 具体来说,代理注意力在传统的注意力三元组 (Q,K,V) 中引入了一组额外的代理向量 A,定义了一种新的四...
如前所述,全局Softmax注意力机制具良好的模型表达能力,但计算成本过高;线性注意力具有线性计算复杂度,但表达能力有限。本文提出了一种新的注意力范式,代理注意力 (Agent Attention),同时具有高效性和很强的模型表达能力。 论文链接:https...
本文提出了一种新的注意力范式,代理注意力 (Agent Attention),同时具有高效性和很强的模型表达能力。 论文链接:https://arxiv.org/abs/2312.08874 代码链接:https://github.com/LeapLabTHU/Agent-Attention 沃恩智慧x小沃免费帮你规划(前100名扫码免费领取基础课) 具体来说,代理注意力在传统的注意力三元组 (Q,K...
1 Agent Attention:集成 Softmax 和 Linear 注意力机制 论文名称:Agent Attention: On the Integration of Softmax and Linear Attention (Arxiv 2023.12) 论文地址: arxiv.org/pdf/2312.0887 代码链接: github.com/LeapLabTHU/A 1.1 Agent Attention 集成 Softmax Attention 和 Linear Attention 的优势 将Transform...
代码链接: https://github.com/LeapLabTHU/Agent-Attention 具体来说,代理注意力在传统的注意力三元组 (Q,K,V) 中引入了一组额外的代理向量 A,定义了一种新的四元注意力机制 (Q, A, K, V)。其中,代理向量 A 首先作为查询向量 Q 的代理,从 K 和 V 中聚合信息,然后将信息广播回 Q。由于代理向量的...
随着序列长度的增加,由于Self-Attention机制中的成对标记计算,计算需求将呈指数级增长。缓解这些长度限制的策略包括文本截断、分割输入,以及强调文本的关键部分。还有一些研究修改了注意力机制,以降低复杂性,从而适应较长的序列。 总结记忆:提高记忆效率的第二种策略取决于记忆总结的概念。这能确保Agent毫不费力地从历史...
随着序列长度的增加,由于Self-Attention机制中的成对标记计算,计算需求将呈指数级增长。缓解这些长度限制的策略包括文本截断、分割输入,以及强调文本的关键部分。还有一些研究修改了注意力机制,以降低复杂性,从而适应较长的序列。 总结记忆:提高记忆效率的第二种策略取决于记忆总结的概念。这能确保Agent毫不费力地从历史...
损失函数调整:除选择的基础模型本身泛化能力、Prompt 设计外,为实现模型的输出尽可能地固定、根据输出稳定调用所需函数,采用「prompt loss-mask」的方法[2]进行 qlora 训练(详见下文阐述),并通过魔改 attention mask 的方式,在 qlora 微调中使用插入 eos token 的小技巧来稳定住模型的输出。
"""Retrieve information corresponding to the attention action.""" returnself.memory.get_by_actions(self.watch) @property defhistory(self)->list[Message]: returnself.memory.get() 从上面代码中,可以看到几个重要的变量: · 环境,定义智能体所处的环境信息,此智能体的结果和其它属于此环境的智能体的结果...