即在每个Token并行流入模型后,当前计算的Token_i(输入序列S中第i个Token记为下标i)在进行attention时,所生成的Q_i只会与下标j小于或等于i的K_j、V_j进行计算,当j大于i时,便会被Mask为0,从而不进行attention。而在并行处理完用户输入的所有提示词prompt之后,便开始生成第一个预测的Token,然后将生成的Token重新...
The key difference between Implementation A and B that enables Grouped Query Attention is having separate n_kv_heads and n_heads arguments. In Implementation B, n_kv_heads allows having fewer key/value projections than query projections. This enables queries to be grouped into fewer key/value he...
Video Super-resolution with Temporal Group Attention 论文阅读笔记,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
1)组内注意(intra-group attention):只有来自同一个聚类内的query和key才会被考虑。 2)组间注意(inter-group attention):考虑了聚类之间成对的加权连接。 在实现上,作者将一组聚类中心向量定义为,,,利用mini-batch k-means聚类算法将...
[PAD] Towards Exemplar-Free Continual Learning in Vision Transformers: an Account of Attention, Functional and Weight Regularization(CVPR 2022)[paper] [ERD] Overcoming Catastrophic Forgetting in Incremental Object Detection via Elastic Response Distillation(CVPR 2022)[paper][code] [AFC] Class-Incremental...
通过在每个聚类内进行信息传播,可以生成个体的紧凑动作特征。不同聚类之间的attention是充分建聚类之间的关系,以促进群体活动感知表征学习。最后,实验结果表明,该网络在Volleyball和Collective Activity数据集上优于SOTA的方法。 ▊3. 方法 上图为Groupformer的网络图,主要由三个结构组成: ...
Because of the easy transition between videos, successful and popular videos need to grab the users’ attention within the first few seconds. Douyin also has a live-streaming option. These are usually product-focused and feature people advertising and selling things. ...
A. A(Attention)是关注点,关注所向,力量所在。 B. M(Mindset)是心态,转变心态,建设我们的行动平台。 C. B(Behavior)是行为,将我们有效的行为变成习惯。 D. R(Result)是结果,任何情景中的积极,强化改变流程。 查看完整题目与答案 欠缺投入的表现() A. 团队的指令和主要工作任务模糊 B. 公平听取成员的...
通过在每个聚类内进行信息传播,可以生成个体的紧凑动作特征。不同聚类之间的attention是充分建聚类之间的关系,以促进群体活动感知表征学习。最后,实验结果表明,该网络在Volleyball和Collective Activity数据集上优于SOTA的方法。 ▊3. 方法 上图为Groupformer的网络图,主要由三个结构组成: ...
它只能用于Decoder架构的模型,这是因为Decoder有Causal Mask,在推理的时候前面已经生成的字符不需要与后面的字符产生attention,从而使得前面已经计算的K和V可以缓存起来。 图源来自知乎 目前的LLM(GPT)推理的过程是一个自回归的过程,也就是说前i次的token会作为第i+1次的预测数据送入模型,拿到第i+1次的推理token。