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 ...
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。
Multi-head channel attention and masked cross-attention mechanisms are employed to emphasize the importance of relevance from various perspectives in order to enhance significant features associated with the text description and suppress non-essential features unrelated to the textual information. The ...
Multi-head channel attention and masked cross-attention mechanisms are employed to emphasize the importance of relevance from various perspectives in order to enhance significant features associated with the text description and suppress non-essential features unrelated to the textual information. The ...
2.1 MultiHead Attention理论讲解 2.2. Pytorch实现MultiHead Attention 三. Masked Attention 3.1 为什么要使用Mask掩码 3.2 如何进行mask掩码 3.3 为什么是负无穷而不是0 3.4. 训练时的掩码 参考资料本文内容本文基于李宏毅老师对 Self-Attention 的讲解,进行理解和补充,并结合Pytorch代码,最终目的是使得自己和各位读者更...
Multihead(Q,K,V)= Concat(head_1, head_2,..., head_n)W^O head_i = Attention(QW^Q_i, KW^K_i, VW^V_i) FFN(X)=max(0, XW_1+b_1)W_2+b_2 设序列在bert最后一层输出的隐层状态为: H^c=(h^c_1, h^c_2, h^c_3...h^c_n) 对每个序列中每个字符i,其修正的目标...