大语言模型解码的时候,对于每个batch来讲,输入的seq就是1,这个时候attention的计算可以特别优化,我们经常调用mmha这个内核来进行计算。 mmha同时也是cuda新手上手的一个较好的例子 Paddle的mmha代码地址 大家都知道 cahce k的shape是[batch, num_head, max_len , head_dim] cahce v的shape是[batch, num_head,...
解码器之 Masked Multi-Head Attention #人工智能 - saint于20220209发布在抖音,已经收获了1279个喜欢,来抖音,记录美好生活!
不同注意力机制的含义 | Attention:考虑对于查询语句中的词语而言重要的信息; Self Attention:考虑对于文章自身的每个单词而言重要的信息 ; Masked Attention:只考虑当前及过去的文本信息的重要性,不考 虑未来的文本信息的重要性; Multi-Head Attention :考虑对于同一词语的不同含义重要的信息,再 ...
Enter multi-head attention (MHA) — a mechanism that has outperformed both RNNs and TCNs in tasks such as machine translation. By using sequence similarity, MHA possesses the ability to more efficiently model long-term dependencies. Moreover, masking can be employed to ensure that the MHA ...
The proposed model, called the Multi-head Attention-based Masked Sequence Model (MAMSM), uses a multi-headed attention mechanism and mask training approach to learn different states corresponding to the same voxel values. Additionally, it combines cosine similarity and task d...
这三个 attention block 都是 multi-head attention 的形式,输入都是 query Q 、key K 、value V 三个元素,只是 Q 、 K 、 V 的取值不同罢了。接下来重点讨论最核心的模块 multi-head attention(多头注意力)。 multi-head attention 由多个 scaled dot-product attention 这样的基础单元经过 stack 而成。
每个block包含一个多头部的self-attention操作,然后接一个前馈网络: MultiHead(Q,K,V)=Concat(head_{1},...head_{h})W^{O}\\ head_{i}=Attention(QW_{i}^{Q},KW_{i}^{K},VW_{i}^{V})\\ FFN(X)=max(0,XW_{1}+b_{1})W_{2}+b_{2}\\ 取Bert模型中最后一层Encoder的所有...
I 第一次注意力计算,只有 I I have 第二次,只有 I 和 have I have a I have a dream I have a dream <eos> 掩码自注意力机制应运而生 掩码后 1 掩码后2 未来我们讲 Transformer 的时候会详细讲! Multi-head Self-Attention。 __EOF__
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2024.3.13 Masked Self-Attention(掩码自注意力机制) 自注意力机制 自注意力机制计算单词相似度时,已经明确知道这句话有多少个单词,而掩码则是分批次给,最后一次给全 为什么要做这个改进:生成模型,生成单词,是一个个生成的 当我们做生成任务的是时候,我们也想对生成的这个单词做注意力计算,但是,生成的句子是一个...