掩码Mask主要作用于Scaled Dot Product阶段计算得到的attention权重矩阵上，将被掩码的部分的attention设置为...
Decoder下面的是Masked Attention,它屏蔽了下文,只考虑上文对下文的影响。 简单讲:主要差别就是单向/双向注意力的差别。 论文地址:Attention is All you Need 2.2 自编码 常见模型:BERT类模型 结构:只有Encoder 方法:双向上下文,Mask语言模型 场景:编码器产生适合自然语言理解任务的上下文表示,常用于解决阅读理解,完型...
解码的时候只能够依靠i时刻之前(包括i)的的输出,而不能依赖于i时刻之后的输出.因此我们要采取一个遮盖的方法(Mask)使得其在计算self-attention的时候只用i个时刻之前的token进行计算,因为Decoder是用来做预测的,而在训练预测能力的时候,我们不能够"提前看答案",因此要将未来的信息给遮盖住. 该处理...
KV缓存{K}、{V}被所有L/2交叉解码器模块重用: 其中Attention(·)是标准的多头注意力,Wˡᵩ∈Rd×d为可学习矩阵。 交叉注意也应用了mask,并且使用分组注意力,进一步节省了KV缓存的内存消耗,在获得Xᴸ后,使用softmax分类器执行下一个词元的预测 推理的优势 1、节省GPU内存 下表比较了transformer和YOCO的存...
right-to-left），decoder-only（left-to-right），encoder-decoder这3中结构对应的是attention-mask的部...
attention_mask: Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_value: Optional[Tuple[torch.Tensor]] = None, output_attentions: Optional[bool] = False, use_cache: Optional[bool] = False, cache_position: Optional[torch.LongTensor] = None, ...
轻松理解 Transformers(2):Attention部分 轻松理解 Transformers(3):Feed-Forward Layer部分 01 解码器 Decoder Transformers 是一种编码器-解码器(Encoder-Decoder)架构。输入的数据经过编码(转换)成数学表征(某种形式的数字,通常是向量)。然后,它被传输到另一个被称为解码器的处理单元,在解码器中将数字转换回所需的...
在encoder含有self-attention层。在一个self-attention层中,所有的keys,values以及queries都来自于同一个地方,本例中即encoder之前一层的的输出。 类似的,decoder中的self-attention层也是一样。不同的是在scaled点乘attention操作中加了一个mask的操作,这个操作是保证softmax操作之后不会将非法的values连到attention中。
解码器的自注意力机制和编码器中的网络结构一致,都是基于Self Attention,通过原始embedding加上位置编码来作为Decoder的输入,自注意力层包含Q,K,V注意力计算,残差链接,层归一化,前馈传播模块,mask机制等。 解码器的自注意力机制在训练阶段Q,K,V相同,都是带有mask掩码的答案文本embedding,而在预测阶段由于只需要用Dec...
3.1 attention原理 attention计算主要分为三个阶段: 第一步: query 和 key 进行相似度计算,得到权值 第二步:将权值进行归一化,得到直接可用的权重 第三步:将权重和 value 进行加权求和 3.2 attention的类型 从计算区域、所用信息、结构层次、使用模型和权值计算方式5个方面对Attention的形式进行归类: ...