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公式 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...
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...
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...
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...
本文指出,以前的预训练任务,并没有训练encoder和decoder之间的cross-attention,这会导致在fine-tuning阶段并没有巨大的提升。针对预训练任务上,cross-attention的训练,本文提出了两个语义交互(semantic interface)方法: CL-SemFace:使用交互语言embeddings,训练attention的参数 ...
1)GeneralAttention,这种方式利用到了外部信息,常用于需要构建两段文本关系的任务,query一般包含了额外信息,根据外部query对原文进行对齐。 2)SelfAttention,这种方式只使用内部信息,key和value以及query只和输入原文有关,key=value=query,相当于寻找原文内部的关系。
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。
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。总的来说，自解码器和交叉解码器的模块设计与Transformer的解码器层类似，...
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。