Cross-Attention,即交叉注意力机制,是Transformer模型中的另一个重要组件。它在Decoder部分中发挥作用,允许模型在生成输出序列时,将注意力集中在输入序列中的相关部分。这有助于模型更好地理解和生成与输入序列相关的输出序列。 具体而言,Cross-Attention通过计算输入序列和输出序列之间的注意力权重来实现。这些权重表示了...
Decoder Cross-Attention是指在Transformer等神经网络模型中,Decoder端使用了Encoder端的信息进行Attention操作,具体公式如下: 假设Decoder端的第i个位置的输入为$q_i$,Encoder端的第j个位置的输出为$k_j$,则Decoder Cross-Attention的计算公式为: 其中,$K$表示Encoder的所有输出,$V$表示Encoder的所有输出的值,$n$表...
交叉注意力层（Cross-Attention）：这一层接收来自编码器的输出作为键（Key）和值（Value），并与解码器...
接下来 轮到你的 Decoder,你的 Decoder 呢,会先吃 BEGIN 当做,BEGIN 这个 Special 的 Token,那 BEGIN 这个 Special 的 Token 读进来以后,你可能会经过 Self-Attention,这个 Self-Attention 是有做 Mask 的,然后得到一个向量,就是 Self-Attention 就算是有做 Mask,还是一样输入多少长度的向量,输出就是多少向量...
CrossAttention Add Bias & Add Res & LayerNorm FFN Add Bias & Add Res 三、总结 Decoder模块是FasterTransformer Decoding model中最核心的处理模块,在FasterTransformer Decoding 源码分析(一)-整体框架介绍一文中详细介绍了Decoder模块在整体中所处的位置,本文试图从流程框架层面对该模块进行源码分析,梳理出主要处理...
decoder层包括decoder输入的self-attention，以及和encoder输入之间的cross-attention，你描述的那部分属于后者...
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: ...
而交叉解码器使用交叉注意力(cross-attention)来重用自解码器生成的共享 KV 缓存: 在自解码器生成的 KV 缓存基础上进行堆叠,以获得最终的输出向量;同样使用因果掩码来维持自回归生成;允许交叉解码器层间高效地重用 KV 缓存,减少了对 GPU 内存的需求。
组成: YOCO由自解码器(self-decoder)和交叉解码器(cross-decoder)组成,自解码器生成全局KV缓存,交叉解码器通过交叉注意力(cross-attention)重用这些缓存。 性能: 实验结果显示,YOCO在不同模型大小和训练令牌数量的设置下,与Transformer相比,在推理内存、预填充延迟和吞吐量方面有显著提升。
打破Decoder-Only YOCO整体架构设计如下，分为自解码器（Self-Decoder）和交叉解码器（Cross-Decoder）两部分。具体来说，YOCO由L个块堆叠而成，其中前L/2层是自解码器，其余模块是交叉解码器。自解码器利用高效自注意力（efficient self-attention）机制来获取键值（KV）缓存：接收输入序列的嵌入表示，并使用高效自...