2019年11月论文“Fast Transformer Decoding: One Write-Head is All You Need“,谷歌工作。 Transformer神经序列模型中使用的多头注意层,是RNN的替代。虽然整个序列的并行性让这些层的训练通常快速而简单,但由…
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...
多查询注意力(Multi Query Attention，MQA)和分组查询注意力(Group Query Attention，GQA)是在近年来对Transformer模型的改进中引起关注的新技术。MQA最早于2019年的论文《Fast Transformer Decoding: One Write-Head is All You Need》中提出，旨在解决Transformer增量推理阶段效率低下的问题。虽然当时并没有引起广泛关注...
简介 多查询注意力(MultiQuery Attention,MQA)和分组查询注意力(GroupQueryAttention,GQA)是在近年来对Transformer模型的改进中引起关注的新技术。MQA最早于2019年的论文《FastTransformer Decoding: One Write-Head is All YouNeed》中提出,旨在解决Transformer增量推理阶段效率低下的问题。虽然当时并没有引起广泛关注,但...
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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,输入序列首先通过三个不同的线性变换层分别得到Query、Key和Value。然后,这些变换...
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,输入序列首先通过三个不同的线性变换层分别得到Query、Key和Value。然后,这些变换...
Attention。注意力函数可以描述为将一个查询和一组键值对映射到一个输出,其中,查询、键、值和输出都是向量。输出被计算为值的加权和,其中分配给每个值的权重是由查询与相应的键的兼容性函数计算的。在Transformer中使用的Attention是Scaled Dot-Product Attention, 是归一化的点乘Attention,假设输入的query q 、key维度...
输入Query、Key、Value; 根据Query和Key计算两者之间的相关性/相似性(常见方法点乘、余弦相似度,一般用点乘),得到注意力得分; 对注意力得分进行缩放scale(除以维度的根号),再softmax归一化,再得到权重系数; 根据权重系数对Value值进行加权求和,得到Attention Value(此时的V是具有一些注意力信息的,更重要的信息更关注,...