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,...
李宏毅Self-Attention链接: https://www.youtube.com/watch?v=hYdO9CscNes PPT链接见视频下方通过本文的阅读,你可以获得以下知识:什么是Self-Attention,为什么要用Self-Attention Self-Attention是如何做的 Self-Attention是如何设计的 Self-Attention公式的细节 MultiHead Attention Masked Attention...
multi-head attention 由多个 scaled dot-product attention 这样的基础单元经过 stack 而成。 按字面意思理解,scaled dot-product attention 即缩放了的点乘注意力,我们来对它进行研究。 那么Q、K、V 到底是什么?encoder 里的 attention 叫 self-attention,顾名思义,就是自己和自己做 attention。在传统的 seq2seq...
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 ...
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!
也许这也是图片领域foundation model的一种实现路径!DINO中attention可视化图
不需要复杂的 mask patch sampling，直接 random uniform 就好 虽然没像 MoCo 一样放 pytorch 伪代码，...