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...
(1)计算 Query 与所有 Key 的点积得分: scores = Q5 * K.T。 (2)对得分进行缩放和平滑处理(Softmax),得到每个位置对 Query 词 "jumps" 的注意力权重。 (3)使用这些权重去加权求和 Value 向量: output = weights * V。 4.2 跨注意力(Cross-Attention) 在机器翻译场景下,假定我们现在正在从英语翻译成法...
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。举例来说,当你在某个电商平台搜索一个商品,引擎上输入的内容便是Query,然后搜索引擎根据Query为你匹配Key(商品的属性),然后根据Query和Key的相似度得到匹配的内容Value。 Self-Attention中的Q,K...
Attention(Q, K, V) = softmax(Q · K^T) · V 其中,Q为query,K为key,V为value。 在加性注意力中,通过将query和key映射到一个共享的中间空间,并对它们进行相加,然后经过一个激活函数得到注意力权重,公式为: Attention(Q, K, V) = softmax(W · tanh(Q + K)) · V 其中,W为权重矩阵。 在...
q,v,k是怎么算出来的 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...
自注意力机制的Query和Key都是来自同一组的元素,如都是来自于Encoder中的元素,即Query和Key都是中文特征,相互之间做注意力汇聚。 向量的点积:可以表示两个向量的相似度similarity。 自注意力机制:就是通过权重矩阵来自发地找到词与词之间的关系。Q、K、V(Q=K)...
和 的获取更直接:对每个不同的输入元素(单词)都对应一个Query向量,一个Key向量,一个Value向量。这三个向量都是输入单词的embedding向量乘以投影矩阵 , , 得到的[5]。 Multiplying x1 by the WQ weight matrix produces q1, the "query" vector associated with that word. We end up creating a "query", ...
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。
k:Q,K张量的另一个维度 v: v张量的另一个维度 Multi-Query Attention(MQA) MQA是多头注意的一种变体。 MQA的方法是保持Q的初始头数,但K和V只有一个头,这意味着所有Q个头共享相同的K和V,因此称为Multi-Query,如下图所示: 从论文的解释中可以看到,MQA 让所有的头之间共享同一份 Key 和 Value 矩阵,每个...
k:Q,K张量的另一个维度 v: v张量的另一个维度 Multi-Query Attention(MQA) MQA是多头注意的一种变体。 MQA的方法是保持Q的初始头数,但K和V只有一个头,这意味着所有Q个头共享相同的K和V,因此称为Multi-Query,如下图所示: 从论文的解释中可以看到,MQA 让所有的头之间 共享 同一份 Key 和 Value 矩阵,每...