类似地,投影key和value向量,但patch size略大于query,如图3所示。 在模型中,将key和value的 patch size设置为16。因此,key和value的数量将根据公式: 。对query、key和value嵌入进行多头注意力,然后是中间具有GELU非线性的两层MLP。与Transformer block类似,在每个MOA模块之后应用LN层和残差连接。最后,对合成的特征进...
Transformer是由Google提出用来进行机器翻译的神经网络模型,最早是针对NLP(自然语言处理)中RNN(循环神经网络)难以并行计算的问题,想寻找一个类似CNN(卷积神经网络)的网络来实现并行化处理。 Transformer使用Attention机制,Attention机制中的Q、K、V对应Query、Key、Value,Query、Key、Value的概念取自于信息检索系统。举例来...
与多查询注意力(MQA)和分组查询注意力(GQA)中减少KV头的方法不同,MLA将键(Key)和值(Value)共同压缩成一个潜在向量。 MLA不是缓存键(Key)和值(Value)矩阵,而是将它们联合压缩成一个低秩向量,这使得缓存的项目数量更少,因为压缩维度远小于多头注意力(MHA)中输出投影矩阵的维度。 标准的RoPE(旋转位置嵌入)与上述...
Adalora: query_key_value.lora_B.default has been marked as ready twice #663 Closed 2 of 4 tasks ryzn0518 opened this issue Jul 5, 2023· 5 comments Closed 2 of 4 tasks Adalora: query_key_value.lora_B.default has been marked as ready twice #663 ryzn0518 opened this issu...
类似于DETR的anchor-free query去某些key value里做attention的办法会导致训练不稳定,模态塌缩的问题,同时长时间预测也不靠谱,因为不确定度会在靠后时间爆炸。因此此模型采用了先来一次粗的anchor-free query办法,再对这个输出进行refine的anchor-base办法。
mlp_names.add("linear") optimizer_denoiser.wqk_names.add("self_attn") # For query, key, and value combined optimizer_denoiser.wqk_names.add("multihead_attn") Adam-mini found the param block with name: embedding.weight torch.Size([30522, 32]) Adam-mini found the param block with name:...
同理,ChatGLM2-7B 是 Grouped-query Attention:所有 heads 共享两套 key, value 矩阵(输出维度均为 128) 图源:[PPT]浅析大语言模型从预训练到微调的技术原理 FlashAttention 很多对于自注意力机制的改进都是牺牲一部分模型性能,换取内存或计算速度。而斯坦福 2022 年的一篇工作FlashAttention: Fast and Memory-Effi...
To address these challenges, we propose LQMFormer, which comprises two key components. Firstly, we introduce a Gaussian Enhanced Multi-Modal Fusion (GMMF) module, aimed at enhancing the visual grounding mechanism. This module is designed to extract fine-grained ...
此外,作者还提出了一种可学习键值(LKV)注意力方法,通过学习特定任务定义的query而非传统输入的query来执行交叉注意力,并介绍了Query-Learnable-Value (QLV) 注意力机制,这是一种不同于传统QKV的信息聚合方法,通过可学习的keys与输入的queries交互,以动态地生成亲和力矩阵来适应当前query的影响,展现出更好的数据驱动...
self.inputs = [{key: value for key, value in item.items() if value is not None} for item in self.inputs] self.pack_data_from_input(args) def pack_data_from_input(self, args, ): self.train = [] self.test = [] self.valid = [] self.is_shuffled = False test_ids = arg...