Multi-head 就是多头,把训练数据按照head数进行拆分,Q,K,V全部都要拆分。然后有几个头就调用Self-Attention执行几次,最后把每次的执行结果进行合并。 以下是实现代码 class MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.heads = nn.ModuleList([Attention() for _ in ran...
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,...
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...
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。
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!
bert是由12个block堆叠组成,block是Transformer的encoder部分,包含:multi-head self-attention和feed forward network组成: 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 ...