Attention Mechanism and Transformers Attention 机制 在Seq2Seq机制中,有个局限就是只有最后一个encoder的hidden state被decoder利用了,当句子无限长的时候,这个时候hidden state包含的信息就有可能不够用,这时候,就可以考虑attention机制。 生成Attention 的方法 1.对每个encoder 的source hidden state hs 和每个target ...
注意力机制(Attention Mechanism) 基本原理 注意力机制最早由Bahdanau等人在2014年的论文"Neural machine translation by jointly learning to align and translate"中提出,主要用于解决神经网络机器翻译问题。在这篇论文中,他们提出使用注意力机制来解决长距离依赖问题。传统的序列到序列(Seq2Seq)模型通常由一个编码器和一...
既然我们已经基本掌握了点积的计算方法,那么就可以开始深入研究注意力机制(attention)了,特别是自注意力机制(self-attention mechanism)。使用自注意力机制使模型能够确定每个单词的重要性,而不管它与其他单词的“物理”距离是多少。这使得模型能够根据每个单词的上下文相关性(contextual relevance)做出比较明智的决策,从而更...
RNN和自注意力机制也类似,都是接受一批输入向量,然后输出一批向量,但RNN只能接受前面的输出作为输入,self-attention可以同时接受所有的向量作为输入,所以一定程度上说Self-attention比RNN更具效率。 参考资料:Transformers are RNNs: Fast Autoregressive Transformers with Linear Attention https://link.zhihu.com/?target...
The quality of data representation is completely external to the attention mechanism, though they could be trained together (see pretrain-finetune paradigm on Google). Takeaway: We call this (T,d) Input Sequence X. Keys, Queries, and Values The K, Q, and V matrices are at the core of ...
In this article, we focus on building an intuitive understanding of attention. The attention mechanism was introduced in the “Attention Is All You Need” paper. It is the key element in the transformers architecture that has revolutionized LLMs.
在Transformers 中, attention 指的是一种机制,它能让模型在处理过程中专注于输入(input)的相关部分。可以将其想象成一把手电筒,照亮句子的特定部分,并根据语境(context)判断其在句子中的重要程度。我认为举几个例子比直接将定义摆出来更有效,通过提供具体的例子,可以激发大脑的思考和理解能力,使大脑有机会自己去理解...
(3) attention mechanism in Attention is all you need https://arxiv.org/abs/1706.03762 (transformers) An attention function can be described as mapping a query and a set of key-value pairs to an output, where the query, keys, values, and output are all vectors. The output is computed ...
那么硬查询就是让Q与K做and操作。对K的查询结果就是[1, 0, 0]，接下来让这个结果与V相乘，就得到...
LLM..int8(): 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scale 简言之,LLM.int8() 通过巧妙地结合了量化和非量化的计算方法:首先,它将大部分数据转换为 INT8 格式进行高效处理;然后,对于那些关键的离群值,采用更高精度的计算方式以保留重要信息;最后,将这两部分的结果合并,以实现对整个模型的高效和准...