Key向量如同索引表,对应输入序列中每个位置的特征标识,它与Query向量进行匹配计算,确定在整个输入序列中哪些部分与当前Query最为相关。 Value向量则存储了每个位置上实际的、有意义的信息内容,当Query通过Key的匹配找到相关信息的位置后,Value向量提供的内容会被提取出来,按注意力权重加权整合。 模型首先利用Query去“搜索...
通过上述过程，query、key和value的权重矩阵在训练过程中不断调整，以便更好地执行特定的任务，从而学习到...
query、key和value,这三个概念词说的是数据库操作,即请求查询(query)键值(key)属性值(value)。 是数据库查询的一般逻辑操作,先发起查询请求(query),然后去查哈希键值(key),再去匹配键值对应的具体的属性参数值(value)。 只是忽悠引入了矩阵概念: (Wq、Wk、Wv)矩阵。 这明显是不懂计算机编程编码的门外汉写的文...
和key一样,value的权重也在每4个注意力头之间共享,所以下面value权重矩阵的形状是[8x128x4096]。 第一层,第一个注意力头的value权重矩阵如下所示: 然后是value向量。 使用value权重来获取每个token的注意力值,矩阵的大小是[17x128],其中17是prompt中的token数量,128是每个token的value向量的维度。 注意力:与每...
HaloNet在局部注意力机制中引入了key window比query window稍大的思想,并通过各种实验证明了其有效性。在本文的模型中,key也是用一个稍大一点的patch来计算的,但在全局注意力的背景下,更大的key的想法与 HaloNet不同。Swin Transformer提出了一种非重叠的基于Window的局部自注意力机制,避免了二次复杂度,并提高了...
在Transformer中,查询向量(Query)、键向量(Key)和值向量(Value)是通过不同的线性变换从输入的词嵌入向量计算得到的,使用的是不同的权重矩阵。 具体来说,假设输入序列为 x=(x1, x2, ..., xn),每个 xi 都是一个词嵌入向量,它们的维度是 d_model。那么对应的 Query、Key、Value 向量是这样计算的: ...
在实际应用中,我们把一组query转换成一个矩阵Q,同时应用attention函数。key和value也同样被转换成矩阵K和矩阵V。我们按照如下方式计算输出矩阵: additive attention和dot-product(multi-plicative) attention是最常用的两个attention 函数。dot-product attention除了没有使用缩放因子1/√(d_k ) 外,与我们的算法相同。
和key一样,value的权重也在每4个注意力头之间共享,所以下面value权重矩阵的形状是[8x128x4096]。 第一层,第一个注意力头的value权重矩阵如下所示: 然后是value向量。 使用value权重来获取每个token的注意力值,矩阵的大小是[17x128],其中17是prompt中的token数量,128是每个token的value向量的维度。
Query的作用是帮助模型选择和筛选与问题相关的内容,以便能够更好地解决问题。 Key是输入的信息中与Query相关的部分。它通常是一个向量或矩阵,用来表示输入信息的特征。Key的作用是帮助模型根据Query的内容选择和关注相应的信息。通过计算Query和Key之间的相似度,模型可以找到与Query最相关的信息。 Value是与Key对应的...
如何理解attention机制的query、key和value? 在具体的实现中,注意力机制通常分为三个关键组成部分:query(查询)、key(键)和value(值)。 首先,我们需要理解query(查询)。Query是模型在每个时间步生成的一个向量,它用于告诉注意力机制应该在输入序列中关注哪些信息。在翻译任务中,query可以看作是目标语言的上一个时间步...