这里传入的layernorm_output.shape=(1,20,4096),rotary_pos_emb_list=[(1,20,1,128),(1,20,1,128)],layer_past=None,attention_mask=None,head_mask=None,use_cache=True,output_attentions=False,然后进入QWenAttention中 首先调用线性层 mixed_x_layer = self.c_attn(hidden_states) 这里的self.c_att...
defforward(self,query,key,value,mask=None):bsz=query.shape[0]Q=self.w_q(query)K=self.w_k(key)V=self.w_v(value)1.#计算attentionscoreattention=torch.matmul(Q,K.permute(0,1,3,2))/self.scaleifmaskisnotNone:attention=attention.masked_fill(mask==0,-1e10)#mask不为空,那么就把mask为0...
MultiheadAttention中的Attention Mask格式 在PyTorch的MultiheadAttention模块中,Attention Mask的格式有一定的要求。具体来说,Attention Mask应该是一个三维的Tensor,其形状为(B, Nt, Ns),其中B为batch size,Nt为目标序列的长度,Ns为源序列的长度。在这个Tensor中,每个位置的值应该为0或-inf,分别表示应该考虑或忽略...
(Attention is all your need论文截图) ScaledDot-Product Attention:通过Q,K矩阵计算矩阵V的权重系数 Multi-HeadAttention:多头注意力是将Q,K,V通过一个线性映射成h个Q,K,V,然后每个都计算Scaled Dot-Product Attention,最后再合起来,Multi-HeadAttention目的还是对特征进行更全面的抽取 5、Attention组合使用相关论文...
大模型开发 | 掌握Transformer之学习各组件(三)Attention Mask、输出层、计算损失,因此,在预测某个位置的单词时,解码器可以使用该单词之前的目标单词以及该单词之后的目标单词。例如,如果我们
The global epidemic of COVID-19 makes people realize that wearing a mask is one of the most effective ways to protect ourselves from virus infections, whic
本文将简明扼要地介绍Transformer模型中的Encoder部分,特别是其中的Attention Mask机制,通过实例代码和生动的比喻,帮助读者理解这一复杂但强大的技术概念,并探讨其在自然语言处理中的实际应用。
mask allows for a different mask for each entry in the batch. Binary and float masks are supported. For a binary mask, a True value indicates that the corresponding position is not allowed to attend. For a float mask, the mask values will be added to the attention weight. If both attn...
编码器基本组件包括:源句子词嵌入模块 Input Embedding、位置编码模块 Positional Encoding、多头自注意力模块 Muti-Head Attention、前向网络模块 Feed Forward 以及必要的 Norm、Dropout 和残差模块。 解码器基本组件类似包括:目标句子词嵌入模块 Output Embedding、位置编码模块 Positional Encoding、带 mask 的自注意力模...
毕竟是attention的变种,逃不出端到端的框架(这句话的意思不是说self-attention机制只能用在端到端的框架里,只要你愿意可以用到任何需要提取特征的地方),在论文当中,左边是6层Encoder,右边是6层的Decoder,Decoder中的第一层是Masked Multi-Head Attention层,...