图解cross attention 英文参考链接: https://vaclavkosar.com/ml/cross-attention-in-transformer-architecture 交叉注意力与自我注意力 除了输入,cross-attention 计算与self-attention相同。交叉注意力不对称地组合了两个相同维度的独立嵌入序列,相比之下,自注意力输入是一个单一的嵌入序列。其中一个序列用作查询输入,而...
attention的是是非非 : CCNet: Criss-cross attention for semantic segmentation 取十字架区域进行计算: 文章使用十字架区域进行attention,相当于将K的维度由H*W映射...基本形式: 图解: 其中Q为query,K为key,V为value。attention就是看看Q和K的相关性,Q代表的是原图中的原始信息的语义映射,一般不改变其维度,K...
article=doc) inputs = processor(prompt, raw_image, model, return_tensors='pt') inputs['input_ids'] = inputs['input_ids'].to(model.device) inputs['attention_mask']
此处可以参考Transformer和ViT的相关论文和讲解 参考链接 [史上最小白之Transformer详解] [Transformer模型详解(图解最完整版)] [ViT(Vision Transformer)解析] [多头自注意力机制详解] 然后,Attention函数计算Q和所有K的点积后使用softmax归一化,从而获得注意力权重。注意力机制为: 在这里插入图片描述 $d_k$是K的维...
attention to the plug and line cord insulation. CheckElectricalSettings 1.Verify the voltage in the nearest AC outlet. 2.Verify the AC outlet ground connection is present and working. 3.Open the back door of the monitor assembly. 4.Near the AC power transformer, verify the voltage selector ...
Cut-Cross-Entropy(CCE) 是ICLR25 投稿的高分paper(10/10/8/6),CCE算法非常优雅,采用与Flash Attention类似的分块思想来优化LLM训练,Flash Attention优化的是注意力层,而CCE优化语言模型的输出头,两者都是memory-efficient类的训练技巧。 CCE是一种提高LLM训练效率的技术,由于语言模型有较大的词表,而LLM模...