为了充分利用硬件性能,多个block的计算不是串行(sequential)的, 而是并行的。 举例说明: 对向量[1,2,3,4]计算softmax, 分成[1,2]和[3,4]来计算 点击图片可查看完整电子表格 Tips:FlashAttention2 在FlashAttention的基础上减少了非矩阵乘计算的Flops;待下次有时间阅读源码后再写文档分析一下优化思路及源码。
编码器 和解码器 由 6 个编码 block 组成。编码器 中的每个 block 包含 Multi-Head Attention 和 FF...
每组6个注意力block，而上述两种窗口信息交换策略只实施在每组的最后一个block上，以保证计算量不会增加...
下面就开始算 multi-head attention,multi-head上面提到了就是在embedding的方向分割。 下面假设 multi-head = 3,也就是在embedding方向将矩阵分割到3份,Q分割到Q1,Q2,Q3,K分割到K1,K2,K3,V分割到V1,V2,V3。 计算:multi-head可以看作表达了单词不同的含义,不同的multi-head表达的可能不相同。因embedding表...
The original transformer implementation from scratch. It contains informative comments on each block nlpmachine-learningtranslationaideep-learningpytorchartificial-intelligencetransformergptlanguage-modelattention-mechanismbegginersmulti-head-attentionbegginer-friendlygpt-2gpt-3gpt-4 ...
就在这里。Transformer原始论文一直重点在说SelfAttention,但是目前来看,能让Transformer效果好的,不仅仅是Selfattention,这个Block里所有元素,包括Multi-headselfattention,Skip connection,LayerNorm,FF一起在发挥作用。 参考: 放弃幻想,全面拥抱Transformer:自然语言处理三大特征抽取 ...
🐛 Describe the bug I export my custom module (which is a simple wrapper around torch.nn.MultiheadAttention) into .onnx using the following code: import numpy as np import onnx import onnxruntime as ort import torch class MHAWrapper(torch...
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。
作者提出的方法叫做 Multi-scale Attention Network(MAN),总体框架如下图所示。核心模块为MAB,是一个 Transformer block,由 attention 和 FFN 组成。其中,attention 为 MLKA,FFN 为 GSAU。需要注意的是,最后还使用了一个LKAT,下面分别进行详细介绍。 1、Multi-scale Large Kernel Attention (MLKA) ...
This module is a block of parallel convolutional layers with different kernel sizes (e.g., 1 × 1, 3 × 3 and 5 × 5) and a max-pooling layer of size 3 × 3, whose results are then concatenated. As the inception module has high computational complexity, its evolution leads to ...