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…
Multi Query Attention(MQA)和Multi Head Attention(MHA)只差了一个单词,就是从「Head」变成了「Query」。 MQA 让所有的头之间共享同一份 Key 和 Value 矩阵,每个头只单独保留了一份 Query 参数,从而大大减少 Key 和 Value 矩阵的参数量。 代码: classMultiheadAttention(nn.Module):def__init__(self,d_mod...
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更好地捕捉对话上下文:通过为每一轮对话生成独立的查询向量,Multi-Query Attention能够更准确地捕捉对话的上下文信息,从而提升模型对对话意图的理解。 提升模型泛化能力:由于Multi-Query Attention能够根据对话内容动态调整关注焦点,因此能够更好地适应不同对话场景,提升模型的泛化能力。 改善模型稳定性:通过引入多个查询向量...
Multi Query Attention和 Group Query Attention的介绍和原理 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...
Multi-Query Attention 阅读笔记 《Fast Transformer Decoding: One Write-Head is All You Need》 核心贡献:优化 multi-head attention 为文中命名的 multi-query attention,减少多head相关运算,不降低精度 且 大幅提升解码速度。 具体对比如下: multi-head attention:...
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Multi-head attention consists of multiple attention layers (heads) in parallel with different linear transformations on the queries, keys, values and outputs. Multi-query attention is identical except that the different heads share a single set of keys a
在训练过程中,query points和query vector互相更新,通过L层解码层的迭代得到好的动作预测,query points从视频特征中会采样关键帧特征来更新query vector,query vector通过self-attention之后在multi-level interactive module中被query point更新,更新后的动作特征对每个点预测偏移量,然后更新query points,最后,更新后的query...
Two self-attention mechanisms are used in the decoding phase for understanding and recording spatial and semantic connections between keypoints. In this paper, the MAQT method is validated on the MS COCO and CrowdPose datasets, and favorable experimental results are obtained.Liang, Hong...