Attention(Q,K,V)=Softmax(QK⊤dk)V 这个公式中的Q、K和V分别代表Query、Key和Value,他们之间进行的数学计算并不容易理解。 从向量点乘说起 我们先从Softmax(XX⊤)X这样一个公式开始。 首先需要复习一下向量点乘(Dot Product)的概念。对于两个行向量x和y: x=[x0,x1,⋯,xn]y=[y0,y1,⋯
当Q K V 三个矩阵都等于输入矩阵X,且输入矩阵X是一个常量,这就导致我们的注意力机制的公式中,并不会存在未知变量,其通过注意力机制公式后,必然也是一个常量。 这样的常量数据是无法送去Transformer神经网络模型中,进行相关的数据训练的,这样我们的Transformer模型也不知道该训练哪个参数。attention注意力机制也便失去...
RWKV:一种鱼和熊掌兼得的线性transformer模型 RWKV里面的RKV对应Attention的QKV;W对应Attention-Free-Transformer里面那个w矩阵、RWKV对AFT的优化是把可训练的w改成了公式生成的,解决w矩阵的参数量随文本长度上升而二次方上升的问题。 发布于 2023-03-20 12:32・IP 属地上海 赞同 分享收藏 写...