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. 这么说有点抽象,我们用搜索引擎(信息检索)做个类比: 当你用上网查东西时,你会...
LLM：如何理解 transformer 架构 attention 机制中的 query-key-valueIn the sentence "dog plays fetch"...
首先对每个位置生成查询(Query)、键(Key)和值(Value)向量,然后通过点积计算Query和Key的相似度得到注意力分数,再对注意力分数进行缩放和Softmax归一化得到注意力权重,最后使用注意力权重对Value向量加权求和得到每个位置的输出。 - **多头注意力机制**:将Query、Key和Value分别投影到多个子空间,在每个子空间中独立...
和 的获取更直接:对每个不同的输入元素(单词)都对应一个Query向量,一个Key向量,一个Value向量。这三个向量都是输入单词的embedding向量乘以投影矩阵 , , 得到的[5]。 Multiplying x1 by the WQ weight matrix produces q1, the "query" vector associated with that word. We end up creating a "query", a...
• 位置编码通常采用正弦和余弦函数生成,并与词嵌入相加,这样模型就能捕捉到序列中的顺序关系。 2. Encoder部分 • 多头自注意力(Multi-Head Attention)层: • 每个“头”执行scaled dot-product attention,计算query、key和value之间的相似度得分,然后对得分进行缩放和softmax操作以生成注意力权重分布,最后将这些...