50]x=torch.matmul(attention,V)4.转置x并拼接多头结果x=x.permute(0,2,1,3).contiguous()#转置x=x.view(bsz,-1,self.n_heads*(self.hid_dim// self.n_heads))#拼接x=self.fc(x)returnx# batch_size 为 64,有 12 个词,每个词
在multi-headed attention中,有多组Q, K, V权重矩阵,组数等于attention的“头数”。比如在论文中,transformer用了8 attention heads,则在每个encoder和decoder中都有8组Q, K, V权重矩阵,它们都是随机初始化的。这样在训练后,这些Q, K, V矩阵就可以把input embedding映射到不同的representation subspace(表征空间)...
然而,在实践中,Self-Attention层是否能够学习到输入Tokens之间的合理依赖关系是值得怀疑的。 许多研究者试图分析Attention机制所产生的Attention Map,Raganato等人分析了机器翻译的Transformer模型,并表明一些Attention Heads能够隐式地捕捉某些关系:较低的层倾向于学习更多的语法,而较高的层倾向于编码更多的语义。 Tang等人...
Specifically, we focus on pruning unnecessary attention heads adaptively for different downstream tasks. To measure the informativeness of attention heads, we train our Single-Shot Meta-Pruner (SMP) with a meta-learning paradigm aiming to maintain the distribution of text representations after pruning....
在高通 AI Research 6 月发表的一篇论文《Quantizable Transformers: Removing Outliers by Helping Attention Heads Do Nothing》中，研究团队将这些异常值的存在追溯到注意力机制的 softmax 函数。高通论文地址：https://arxiv.org/abs/2306.12929 这听起来令人意外，但 Evan Miller 认为这是对的，并进一步发现 ...
在表3行(A)中,我们改变注意力头(attention heads)的数量以及注意键(attention key)和值(value)维度,保持计算量不变,如章节3.2.2所述。虽然单头注意力比最好的设置差0.9BLEU,但过多的头也会降低质量。 表3:Transformer架构的变化。未列出的值与基本模型的值相同。所有指标都在英德翻译开发数据集(newstest2013)...
Heads are turning like windmills —Arthur Miller Heedless as the dead —Lord Byron His eyes wandered, like a mind —Penelope Gilliatt His mind keeps slipping away like a fly —John Rechy Inattentive, like the ear of a confessor —Mary McCarthy ...
Similar to the work in the paper “Deploying Transformers on the Apple Neural Engine,” we split the softmax to split the attention between attention heads, which increases the chance of L2 residency and parallelizes the computation for the softmax layer. This important technique makes the attent...
hidden_size (d) = num_attention_heads (m) * attention_head_size (a),也即 d=m*a 1 并将num_attention_heads 维度transpose到前面,使得Q和K的维度都是(m,n,a),这里不考虑batch维度。 这样点积可以看作大小为(m,n,a)和(m,a,n)的两个张量相乘,得到一个(m,n,n)的矩阵,其实就相当于(n,a)...
Mixture of Attention Heads: Selecting Attention Heads Per Token (混合专家,MoE,emnlp 2022) 模型图,论文的Figure 2 这篇文章的动机很清晰:以前的工作专注于将MoE和Transformer中的FFN层结合,本文提出一种方式,将MoE与self attention模块结合起来。 但是,在阅读过程中,有一个让人特别在意的地方,或许会成为理解的...