print(output.shape) # 输出形状应为 (64, 10, embed_size) 运行示例 运行上述代码,确保输出的形状为 (64, 10, 128),这表示输入序列的批量经过Multi-Query Attention后的结果,维度保持一致。 结论Multi-Query Attention通过共享查询、独立的键和值,显著降低了计算复杂度,特别是在长序列的场景中。本文提供了一个...
与Multi-Head Attention的Θ(nd+1b)相比,Multi-Query Attention结果的第二项ndh仅为nd的1h,也就是Θ(1d+ndh+1b)的前两项控制的不错;因此只要增大批量大小b就能够突破memory bandwidth bound瓶颈,提供不错的加速效果。 总结 通过分析计算复杂度和内存访问复杂度的方式,确认了Multi-Head Attention在Decode阶段memo...
GQA的动机主打的是MQA（multi query attention）会导致quality degradation，我们不希望仅仅是推理快，而且...
将会采用点积的值来作为Key和Query的贴合度的衡量指标。于是为了以一种全局的姿态和充分发挥计算机超越人类...
MultiheadAttention权重初始化 he初始化权重方法 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25110150 目录 梯度爆炸和梯度消失的原因 一、 常数初始化(constant) 二、随机分布初始化 三、 xavier 初始化 四、He初始化 Xavier初始化和He初始化推导 Xavier初始化推导 He初始化推导...
Related task:常规思路(自动驾驶+路标识别;query classification+web search;坐标预测+物体识别;duration+frequency) Adversarial:在domain adaption,相关的任务可能无法获取,可以使用对抗任务作为negative task(最大化training error),比如辅助任务为预测输入的domain,则导致主任务模型学习的表征不能区分不同的domain。
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链接:https://www.zhihu.com/question/341222779/answer/3054459222 在此,笔者可以得到一些对multi-head-attention的结论: • 对于大部分query,每个头都学习了某种固定的pattern模式,而且12个头中大部分pattern是差不多的,但是总有少数的pattern才能捕捉到语法/句法/词法信息。
首先看上面一行,输入的就是所谓的“文本描述”,也是作为Query存在的,对它过了一层Word Embedding,本文使用的是Bert,随后过了一层Transformer,并用来做cross-Attention,因为这里提取到的特征本质上已经是语言的特征了,可以直接和物体做跨注意力了。 除此之外,作者还在后面用了一个Text Classfier,本质上其实就是两个FC...
GQA(Grouped-Query Attention,GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints)是分组查询注意力,GQA将查询头分成G组,每个组共享一个Key 和 Value 矩阵。GQA-G是指具有G组的grouped-query attention。GQA-1具有单个组,因此具有单个Key 和 Value,等效于MQA。而GQA-H具有与头数...