如果有人问你,Multi-Head-Attention的作用是什么?这个八股文一般的问题相信大家也都司空见惯了,《Attention Is All You Need》这篇文章中作者解释的原话是:将隐状态向量分成多个头,形成多个子语义空间,可以让模型去关注不同维度语义空间的信息。不过真的是这样的吗?如果是,这些子语义空间、不同维度的语义空间信息到...
Multihead attention的作用是将输入序列映射到一组查询-键-值矩阵,并通过计算注意力权重来获取输入序列中的相关信息。对于每个头部,multihead attention计算一组注意力权重,然后将它们加权平均,以便综合考虑多个不同的关注点。这种多头的并行计算有助于模型更好地捕捉输入中的不同关系和语义,并提高模型的表现能力。 具体...
一. 多头注意力 多头注意力(Multi-Head Attention)是一种在Transformer模型中被广泛采用的注意力机制扩展形式,它通过并行地运行多个独立的注意力机制来获取输入序列的不同子空间的注意力分布,从而更全面地捕获序列中潜在的多种语义关联。 在多头注意力中...
多项研究表明，Multi-head Attention能够显著提高各种自然语言处理任务的性能。例如，在机器翻译、文本摘要...
Multi-Head Attention(多头注意力机制):通过并行运行多个Self-Attention层并综合其结果,能够同时捕捉输入序列在不同子空间中的信息,从而增强模型的表达能力。 Multi-Head Attention实际上是多个并行的Self-Attention层,每个“头”都独立地学习不同的注意力权重。
Multi-Head Attention的工作流程如下：首先，进行必要的参数初始化，这包括查询、键和值矩阵的权重，以及多头注意力中的头数。这些权重将用于后续的线性变换。接着，对输入的查询、键和值矩阵进行线性变换。这些变换是通过与相应的权重矩阵相乘来完成的。变换后的矩阵将进一步用于多头注意力的计算。然后，将线性变换后的...
multi-head的操作是在映射得到QKV以后才做的操作,所以先来看看怎么得到QKV。 这边开始做multi-head attention运算, \text{attention}(Q,K,V)=\text{Softmax}\left(\frac{Q\cdot K^T}{\sqrt{d_i}}\right)\cdot V 上面已经提到了,可以忽略掉layer_norm操作,不会影响对token的理解,所以这里假设对应的输...
Self-Attention自注意力机制 Cross-Attention交叉注意力机制 Multi-head Attention多头注意力机制 参考 其他...
人工智能大模型中的多头注意力(multi-head attention)是如何工作的, 视频播放量 210、弹幕量 0、点赞数 5、投硬币枚数 0、收藏人数 5、转发人数 0, 视频作者 staylightblow, 作者简介 apfree-wifidog开源项目作者,提供完整的认证服务器及portal路由器方案,相关视频:为