从梯度最大化看Attention的Scale操作 - 科学空间|Scientific Spaceskexue.fm/archives/9812 我们知道,Scaled-Dot Product Attention的Scale因子是1d,其中d是q,k的维度。这个Scale因子的一般解释是:如果不除以d,那么初始的Attention就会很接近one hot分布,这会造成梯度消失,导致模型训练不起来。然而,可以证明的是,当...
从熵不变性看Attention的Scale操作 - 科学空间|Scientific Spaceskexue.fm/archives/8823 当前Transformer架构用的最多的注意力机制,全称为“Scaled Dot-Product Attention”,其中“Scaled”是因为在Q,K转置相乘之后还要除以一个d在做Softmax(下面均不失一般性地假设Q,K,V∈Rn×d): Attention(Q,K,V)=softmax...
为了称呼上的方便,这里将式(1)描述的常规 Scaled Dot-Product Attention 称为“Attention-O”(Original),而式(4)以及下面的式(5)描述的变体称为“Attention-E”(Entropy Invariance)。 可能有读者对引入了一个新参数感到不满意,其实这个不难解决。我们知道当前主流的预训练长度就是 512,所以我们假设主流的参数都...
关于"Attention的Scale操作"的深入理解，可以从熵不变性的视角来解析。Transformer架构中最常用的关注机制，即“Scaled Dot-Product Attention”，其关键在于在计算过程中的缩放操作，其中除以的是[公式]，这一行为在之前的文章中已有初步解释。本文的核心观点是，为了使模型在预测不同长度时仍能保持良好的泛...
本文探讨了Attention机制中的Scale操作，特别是从熵不变性的视角来理解其重要性。Transformer中常用的"Scaled Dot-Product Attention"机制在计算时会除以一个因子，以确保稳定性。文章指出，为了使模型在遇到未知长度的预测任务时表现更好，Attention机制的设计应该遵循熵不变性原则，即注意力分布对序列长度的...
func scaledDotProductAttention( query queryTensor: MPSGraphTensor, key keyTensor: MPSGraphTensor, value valueTensor: MPSGraphTensor, scale: Float, name: String? ) -> MPSGraphTensor Parameters queryTensor A tensor that represents the query projection. keyTensor A tensor that...
python generate/base.py --prompt "Hello, my name is" --checkpoint_dir checkpoints/stabilityai/stablelm-base-alpha-3b occur error this TypeError :scaled_dot_product_attention() got an unexpected keyword argument 'scale' Error my torch version = 2.0.1+cu117...
import math from torch import nn class ScaleDotProductAttention(nn.Module): """ compute scale dot product attention Query : given sentence that we focused on (decoder) Key : every sentence to check relationship with Qeury(encoder) Value : every sentence same with Key (encoder) """ def __...
我们知道使用rope之类的相对位置编码的模型对长度具有比较好的外推性但我们依然可以通过更好的设计来增强这种外推性比如熵不变性就是其中之一 从熵不变性看 Attention 的 Scale 操作 当前Transformer 架构用的最多的注意力机制,全称为“Scaled Dot-Product Attention”,其中“Scaled”是因为在转置相乘之后还 要除以一...
我们附上Transformer中self-attention图解,这里的Pooling Attention和Scaled Dot-Product Attention区别在于,这里对 Q、K、V 和残差、归一化前分别应用一个池化层压缩。 Attention Mechanism 3.2.1 (2) Scaled Self-attention Block 在每个scale阶段的最后一个block(除最后一个阶段),scaled self-attention block使用\math...