随机mask词是让神经网络训练，相当于样本和标签的随机，dropout是网络模型的随机，可以防止过拟合。
很好的问题。试着回答下。mask是对输入序列token而言,然后模型去预测mask掉的token，dropout 是对参数Wi...
7. 完整训练例子(伪代码) # 假设有输入数据 input_seq, target_seqx = embedding(input_seq) x = pos_encoding(x) decoder = TinyDecoder(num_layers=2, d_model=128, num_heads=4, d_ff=512) output = decoder(x)# 计算 loss, 反向传播 8. 小结 Decoder 的关键是Masked Self-Attention,通过tril的...
可能原因: Qwen2.5-VL 在处理图文时会构造image embedding + text embedding的组合,而 attention mask 通常变成三维,形如: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 attention_mask.shape==(batch,total_seq_len,total_seq_len) 这在昇腾的aclnnFlashAttentionScore里不被支持,因为华为当前 FlashAttentio...
2024年8月9日,Nature Methods推出特刊《Embedding AI in biology》,重点介绍了创新的新方法(如生成式人工智能和大型语言模型)的卓越能力和快速发展,和各自领域思想领袖的观点。 智药邦 2024/08/29 1930 WASM 将引领下一代计算范式! 汇编语言打包容器serverlessrust WebAssembly 是一种新兴的网页虚拟机标准,它的设计...
input_embedding=em_model(input_id) #input一般为embedding的输出 input = input_embedding d_model = 128 # 期望的特征维度,transformer的输入和输出特征维度一致 num_encoder_layers = 6 # encoder包含多少个子层 encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=d_model, nhead=8) ...
具体来说,在使用Attention时,我们会首先将输入序列转化为向量表示(例如通过Word Embedding),然后计算每个向量与其他向量之间的相似度得到一个注意力权重向量(即每个位置上的值表示该位置对应的向量在计算注意力时所占的权重),最后将这些向量按照注意力权重进行加权平均得到一个加权向量表示。这个过程可以表示为: $$ \te...
具体训练目标之一,是被称为掩码语言模型的MLM。即输入一句话,给其中15%的字打上“mask”标记,经过Embedding和12层Transformer深度理解,来预测“mask”标记的地方原本是哪个字。 input: 欲把西[mask]比西子,淡[mask]浓抹总相宜 output: 欲把西[湖]比西子,淡[妆]浓抹总相宜 ...
attn_mask：2维或者3维的矩阵。用来避免指定位置的embedding输入。2维矩阵形状要求：（L, S）；也支持...
https://github.com/keras-team/keras/issues/7290