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,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。
Query、Key和Value并没有在物理上分割成每个Attention head一个独立的矩阵。实际上,对于Query、Key和Value,仍然是一个单一的大矩阵(把Q,K,V拼在了一起),这里只是逻辑上将矩阵的不同部分分配给每个Attention Head。同理,并没有针对每个Attention Head的独立线性层。所有Attention Head共享相同的线性层。 线性层的权重...
Multi-Head Attention(Masked Self-Attention):如前文所述,此层通过并行地在多个子空间(即“头”)上计算QKV的注意力权重,实现了对输入序列的复杂特征捕捉。特别地,GPT中采用的是Masked Self-Attention,确保在生成文本时,模型仅依赖于当前及之前的输入信息,模拟了真实的文本生成过程。 Add & Norm:采用残差连接与层...
@文心快码nn.multiheadattention输入和输出 文心快码 nn.MultiheadAttention 输入和输出详解 1. nn.MultiheadAttention 的基本功能nn.MultiheadAttention 是PyTorch 中实现多头注意力(Multi-Head Attention)机制的类。多头注意力机制是 Transformer 模型的核心组件之一,它通过并行地执行多个自注意力操作,从而能够捕获输入...
在「拆 Transformer 系列一:Encoder-Decoder 模型架构详解」中有简单介绍 Attention,Self-Attention 以及 Multi-Head Attention,都只是在直观上介绍 Attention 的作用,如何能够像人的视觉注意力机制那样,记住关键信息,并且也介绍了 Self-Attention 机制如何能通过对自身注意力加权来学习句子内部结构以及一些语法特征。
是泥椰椰大捉头啦创建的收藏夹python内容:Transformer中Self-Attention以及Multi-Head Attention详解,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
在「拆 Transformer 系列一:Encoder-Decoder 模型架构详解」中有简单介绍 Attention,Self-Attention 以及 Multi-Head Attention,都只是在直观上介绍 Attention 的作用,如何能够像人的视觉注意力机制那样,记住关键信息,并且也介绍了 Self-Attention 机制如何能通过对自身注意力加权来学习句子内部结构以及一些语法特征。
在Transformer中，选择的注意力分数计算方式是缩放点积(Scaled Dot-Product Attention)。这种机制通过缩放因子调整点积的大小，确保梯度的稳定性，避免了点积过大导致的softmax梯度过小问题。这一步骤对于模型的学习至关重要，确保了参数更新的正确性和效率。自注意力机制能够捕获长距离依赖，学习句子内部结构和...
Self Attention就是Q、K、V均为同一个输入向量映射而来的Encoder-Decoder Attention,它可以无视词之间的距离直接计算依赖关系,能够学习一个句子的内部结构,实现也较为简单并且可以并行计算。 Multi-Head Attention同时计算多个Attention,并最终得到合并结果,通过计算多次来捕获不同子空间上的相关信息。
MLA主要是用于解决推理阶段attention的KV Cache占用缓存过多而造成的性能瓶颈问题。首先MLA设计了低秩KV压缩,降低了KV Cache,然后还设计了解耦的旋转位置编码(Rotary Position Embedding,RoPE),保证兼容RoPE。 本文更多从公式出发,希望解决从0.1到完全理解MLA。因此在讲MLA之前,会介绍KV Cache, Grouped-Query Attention (...