在Cross Attention中,通常有三个关键组件:查询(Query)、键(Key)和值(Value)。这些组件可能来自不同的模态。例如,在图像和文本结合的任务中,Query可能来自文本模态的表示,而Key和Value则可能来自图像模态的表示。 Cross Attention的计算过程如下: 计算Query与所有Key的点积,以评估输入序列中每个元素与当前解码位置的相关...
CrossAttention,顾名思义,是一种在两个不同输入序列之间建立关联并计算注意力权重的机制。与自注意力机制(Self-Attention)不同,自注意力机制关注于单一输入序列内部元素之间的关系,而CrossAttention则关注于两个不同输入序列之间的相互作用。 在Transformer模型中,CrossAttention通常用于编码器和解码器之间的交互。编码器...
Cross Attention允许模型在生成文本时,关注图像中的关键区域,从而生成更加准确和生动的描述。 视觉问答:模型需要根据输入的图像和文本问题生成答案。Cross Attention可以帮助模型理解图像和问题之间的语义关系,从而生成更加准确的答案。 机器翻译:虽然机器翻译主要处理文本数据,但Cross Attention在处理序列到序列的任务时表现...
The cross-attention module of the original Stable Diffusion model. Hypernetwork注入额外的神经网络来转换Key和Value,如下图: Hypernetwork injects additional neural networks to transform keys and values. 本文提出的Prompt2Prompt方法,是通过编辑提示的方式在预训练的扩散模型中进行图像编辑,包括局部编辑(替换一个...
1. 确定cross-attention的具体应用场景 Cross-attention在Transformer模型中广泛应用,特别是在编码器和解码器之间的交互中。在NLP任务中,解码器中的每个位置都会生成一个查询向量,该向量用于在编码器的所有位置上进行注意力权重计算,从而捕捉与当前解码位置相关的编码器信息。 2. 查找或编写cross-attention的基础代码实现...
3月31日,在百度AI DAY上,百度发布业界首个基于全新互相关注意力(Cross-Attention)的端到端语音语言大模型,实现超低时延与超低成本,在电话语音频道的语音问答场景中,调用成本较行业均值下降约50%-90%。当日,文小言宣布品牌焕新,率先接入该模型,还带来多模型融合调度、图片问答等功能升级。
3月31日,在百度AI DAY上,百度发布业界首个基于全新互相关注意力(Cross-Attention)的端到端语音语言大模型,实现超低时延与超低成本,在电话语音频道的语音问答场景中,调用成本较行业均值下降约50%-90%。当日,文小言宣布品牌焕新,率先接入该模型,还带来多模型融合调度、图片问答等功能升级。
本文将深入解析Self-Attention、Multi-Head Attention和Cross-Attention这三种重要的注意力机制,帮助读者理解其原理、优势及实际应用。 一、Self-Attention机制 原理概述:Self-Attention,即自注意力机制,是一种让模型在处理输入序列时能够关注到序列内部不同位置之间相关性的技术。它打破了传统序列模型(如RNN、LSTM)中信息...
"""Cross-Attention机制""" # q, k, v 必须有匹配的前导维度 # q, k, v 的形状: (batch_size, seq_len, embed_dim) # mask 的形状: (batch_size, seq_len_q, seq_len_k) # 使用缩放点积注意力机制计算注意力 output, attention_weights=scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask) ...
cross-attention就是帮你做这个挑选工作的。它能让你在一大堆信息里,快速找到最有用的那些部分。 而且哦,它的计算方法可不是随随便便的。那可是经过好多科学家、研究者们精心琢磨出来的呢!他们就像一群聪明的工匠,一点点地打磨、完善这个计算方法,让它变得越来越厉害。 你说,这cross-attention的计算方法是不是很...