Decoder-only架构的Attention矩阵是一个下三角阵,由于softmax的存在,其对角线必然都是正数。而三角阵的行列式等于它对角线元素之积,所以它的行列式必然是正数,即Decoder-only架构的Attention矩阵一定是满秩的,满秩则代表更强的表达能力。改为双向反倒不如单向(Encoder-Decoder架构的Attention矩阵为正方形,此时不一定满秩...
而对于Decoder-only架构，Attention矩阵是一个下三角阵，注意力矩阵的行列式等于它对角线元素之积，由于softmax的存在，对角线必然都是正数，所以它的行列式必然是正数，即Decoder-only架构的Attention矩阵一定是满秩的，满秩意味着理论上有更强的表达能力。换句话说，Decoder-only架构的Attention矩阵在理论上具有更强的...
而Decoder-only架构的Attention矩阵是一个下三角阵，注意三角阵的行列式等于它对角线元素之积，由于softmax...
而Decoder-only 架构的 Attention 矩阵是一个下三角阵,注意三角阵的行列式等于它对角线元素之积,由于 softmax 的存在,对角线必然都是正数,所以它的行列式必然是正数,即 Decoder-only 架构的 Attention 矩阵一定是满秩的!满秩意味着理论上有更强的表达能力,也就是说,Decoder-only 架构的 Attention 矩阵在理论上具有...
而Decoder-only架构的Attention矩阵是一个下三角阵,注意三角阵的行列式等于它对角线元素之积,由于softmax的存在,对角线必然都是正数,所以它的行列式必然是正数,即Decoder-only架构的Attention矩阵一定是满秩的!满秩意味着理论上有更强的表达能力,也就是说,Decoder-only架构的Attention矩阵在理论上具有更强的表达能力,...
而Decoder-only 架构的 Attention 矩阵是一个下三角阵,注意三角阵的行列式等于它对角线元素之积,由于 softmax 的存在,对角线必然都是正数,所以它的行列式必然是正数,即 Decoder-only 架构的 Attention 矩阵一定是满秩的!满秩意味着理论上有更强的表达能力,也就是说,Decoder-only 架构的 Attention 矩阵在理论上具有...
而对于Decoder-only架构,Attention矩阵是一个下三角阵,注意力矩阵的行列式等于它对角线元素之积,由于softmax的存在,对角线必然都是正数,所以它的行列式必然是正数,即Decoder-only架构的Attention矩阵一定是满秩的,满秩意味着理论上有更强的表达能力。换句话说,Decoder-only架构的Attention矩阵在理论上具有更强的表达能力...
众所周知,目前主流的 LLM,都是基于 Causal Attention 的 Decoder-only 模型(对此我们在《为什么现在的LLM都是Decoder-only的架构?》也有过相关讨论),而对于 Causal Attention,已经有不少工作表明它不需要额外的位置编码(简称 NoPE)就可以取得非平凡的结果。然而,事实是主流的 Decoder-only LLM 都还是加上了额外的位...
众所周知,目前主流的 LLM,都是基于 Causal Attention 的 Decoder-only 模型(对此我们在也有过相关讨论),而对于 Causal Attention,已经有不少工作表明它不需要额外的位置编码(简称 NoPE)就可以取得非平凡的结果。然而,事实是主流的 Decoder-only LLM 都还是加上了额外的位置编码,比如 RoPE、ALIBI 等。
Transformer Decoder主要基于自注意力机制(Self-Attention)和前馈神经网络(Feed Forward Neural Network)构建,其核心思想是让模型在处理序列数据时能够关注到不同位置的信息,并根据这些信息进行有效的特征提取和生成。 自注意力机制:通过计算序列中每个元素与其他元素之间的注意力权重,使得模型能够根据上下文信息对每个元素进...