3、Transformer中的运算复杂度 3.1 一般矩阵乘法的复杂度 对于两个矩阵 A\in[n,m]、B\in[m,n], 当计算矩阵A和B相乘的时候,可以先观察矩阵乘法的代码计算过程: for(i=0;i<n;i++){ //A矩阵中的n 行 for(j=0;j<n;j++){ //B矩阵中的n 列 for(k=0;k<m;k++){ //A矩阵中的m 或者B矩阵...
从人脑到Transformer:轻松理解注意力机制中的QKV 近日的英伟达GTC大会上,老黄对谈《Attention is All You Need》论文八位作者(称Transformer八子)吸引不少眼球,作为现在包含ChatGPT在内的大语言模型的基础的Transformer,值得每一个AI从业者去反复阅读思考。 网上讲解的Transformer注意力机制的文章已经不少了,也不乏一些...
🔍 在Transformer结构中,Q代表Query(查询),K代表Key(键),V代表Value(值)。这三个概念在不同任务中有不同的含义哦。🌐 以机器翻译任务为例,在Encoder的输入端,Q、K、V都指代英文的embedding,执行的是self-attention。而在Decoder的输入端,它们则指代德文的embedding,执行的是masked self-attention。当Encoder和...
🤓 Multi-Head Attention是什么呢?为了让模型更强大,Transformer会计算多次Attention,每次关注不同的关系,从而捕捉到更多方面的信息。🌟 Transformer的两大优势是:丰富的上下文信息和强大的并行计算能力,这使得它在处理大量信息时非常高效!希望这次解释能帮助你更好地理解Transformer中的QKV!🎉0 0 发表评论 发表 作...
🤓 刚开始接触Transformer模型的注意力机制时,QKV三个矩阵可能会让你感到困惑。其实,这些矩阵并没有那么复杂,它们只是输入矩阵的线性表示,用于注意力机制的计算。🔍 在注意力机制的公式中,Q(Query)、K(Key)和V(Value)矩阵通过乘法运算来计算输入矩阵的相似性。这种相似性可以理解为矩阵之间的投影关系,反映了单词...
Transformer QKV咋生成? 🤓Transformer模型的QKV三矩阵是通过线性变换从输入序列中得到的。具体来说,对于输入序列中的每个位置,我们通过乘以三个不同的权重矩阵来分别得到Query(Q)、Key(K)和Value(V)的表示。 📚假设输入序列的维度为d_model,序列长度为n,那么Q、K和V的维度都是d_model。我们首先初始化一个...
transformer qkv 原理 Transformer是一种广泛用于自然语言处理和机器翻译等任务的模型架构。它的核心原理是使用自注意力机制(Self-Attention)来建立词与词之间的关联,并将这些关联用于计算每个词的表示。 在Transformer中,Q(Query)、K(Key)和V(Value)是三个重要的矩阵,它们用于计算词与词之间的相关度。具体来说,Q...
Transformer模型中Projection(投影) 在Transformer模型中,Projection(投影)通常指的是一种线性变换,用于将输入的维度映射到其他维度空间。这种变换在Transformer中起到了关键作用,帮助模型提高输入序列的表征能力和生成准确的预测。以下是对Transformer中Projection的简单理解及举例说明: ...
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在Transformer模型中,如果我们将QKV三矩阵都设置为等于输入矩阵X,会遇到一个问题。具体来说,当Q、K、V三个矩阵都等于输入矩阵X,且X是一个常量时,注意力机制的公式中就不会存在未知变量。这意味着通过注意力机制公式后,得到的结果也是一个常量。这样的常量数据无法用于Transformer神经网络模型的训练,因为模型不知道该...