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 将结果“组合”起来。 发布于 2023-09-18 15:45・IP 属地广东 写下你的评论... ...
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!
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,...
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 ...
Q,K和V是相同的矩阵,用来表示前一个block的输出序列或者当前的输入序列,多头,注意力和FNN分别表示multi-head self-attention,self-attention,以及feed-forward network,W^{O},W_{i}^{Q},W_{i}^{K},W_{i}^{V},W_{1},W_{2},b_{1}, 和b_{2}是参数。我们将BERT最后一层的隐藏状态序列表示为H...
理解了 scaled dot-product attention 之后,multi-head attention 就好理解了,因为就是 scaled dot-product attention 的 stacking。 先把Q、K、V 做 linear transformation,然后对新生成的 Q’、K’、V’ 算 attention,重复这样的操作 h 次,然后把 h 次的结果做 concat,最后再做一次 linear transformation,就是...
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...
一、Self-Attention1.1. 为什么要使用Self-Attention假设现在一有个词性标注(POS Tags)的任务,例如:输入I saw a saw(我看到了一个锯子)这句话,目标是将每个单词的词性标注出来,最终输出为N, V, DET, N(名词、动词、定冠词、名词)。这句话中,第一个saw为动词,第二个saw(锯子)为名词。如果想做到这一点,就...
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 ...