把刚刚的矩阵乘法概括一下,从Q,K,V得到最终的b矩阵O,如下图: 这里面只有W^q,W^k,W^v是需要学习的参数,其余的都是能计算得到的。这时候发现,即使I的维度发生变化,也只是会导致Q,K,V发生变化,但参数的值并不会发生改变。 对Self-Attention的进阶,是Multi-head-Attention,其实很简单,就是把Self-Attention...
即可算出转置后的背景向量 。当查询项矩阵 Q 的⾏数为 n 时，上式将得到 n ⾏的输出矩阵。输出...
token所属的空间维度是非常高的，也就是说，只用这个token空间当中的部分子空间就足以记录很多信息。当Q...
1.维度方面:哪些维度必须相同,哪些不然? 2.attention的qkv分别来自哪? 3.Transformer Encoder和Decoder 端的输入输出具体是什么?掌握层数的累积在这其中的作用 4.attention变种有哪些及变种意义是啥 5.变种代码实现待续～ 代码实现:OlaWod:注意力,多头注意力,自注意力及Pytorch实现 后续连载中～ 一些知识原理和小细...
def forward(self,hidden_states):# hidden_states 维度是(L, 768) Q = self.query(hidden_states) K = self.key(hidden_states) V = self.value(hidden_states) 3. 然后来实现这个操作: ① 首先是Q和K矩阵乘,(L, 768)*(L, 768)的转置=(L,L),看图: ...
左边encoder ,右边是decoder 图中是4维 ,论文中是512,x 乘 WQ,WK,WV(随机初始化)得到 q,k,v。 为何要乘 WQ,WK,WV 而不直接使用qkv 首先增加参数可以增加学习能力,如果没经过 WQ,WK,WV,则qkv一般就固定的值,后面q 乘k的时候,两个相似度大的向量会得到很大的值Multi-headed Attention各个维度计算方法 ...
注意力机制在处理序列数据时，关注点在于如何高效地分配计算资源，对不同的输入元素赋予不同权重。其中，QKV构建原理是关键。构建过程如下：将输入数据转换为三个矩阵Q、K、V，每个元素对应一个序列中的元素。矩阵Q、K、V的生成是通过线性变换实现的，每个元素经过矩阵相乘，得到三个维度的表示，这不仅...
Q 、K 和V ,相当于经历了一次线性变换。Attention不直接使用X ,而是使用经过矩阵乘法生成的这三个矩阵,因为使用三个可训练的参数矩阵,可增强模型的拟合能力。 Scaled Dot-Product Attention 在这张图中,Q 与K⊤ 经过MatMul,生成了相似度矩阵。对相似度矩阵每个元素除以√dk ,dk 为K 的维度大小。这个除法被称...
Ring-Attention 的分块大小 (下图中的参数 c) 是可调节的。红色箭头表示的 fp16 格式 KVCache 的 P2P 通信量是bytes。QKV 分块计算量是FLOPS。所以只要满足计算量大于通信量,计算通信可以重叠起来,从而让通信开销消失。另外 K、V 的计算结果 intermediate tensor 只需要 c x c 大小部分,内存消耗很少。
可能由于transformer比较火对其研究的比较透彻,在我看来self-attention是一个比较容易理解的结构。从名字也能看出来,这个attention是自己跟自己做attention。也就是QKV来源都是自己(input embedding),只不过input做了三次不同的线性变换,具体过程可以看下图(注意为了简化模型,下图我省略了线性变换的步骤)。