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!
模型共包含三个 attention 成分,分别是 encoder 的 self-attention,decoder 的 self-attention,以及连接 encoder 和 decoder 的 attention。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...
该层主要的结构就是Bert模型,其中有12个Encoder层,以整个序列作为输入。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...
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 ...
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，但...
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
二. MultiHead Attention 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...
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 ...
# 需要导入模块: import torch [as 别名]# 或者: from torch importmasked_select[as 别名]defforward(self, input_ids, token_type_ids=None, attention_mask=None, labels=None, input_mask=None):last_bert_layer, pooled_output = self.bert(input_ids, token_type_ids, attention_mask, \ ...