众所周知,在《Attention is All You Need》论文中首次提出了 Transformer 模型架构,并在近年广泛的应用于深度学习中的各个领域,例如在计算机视觉方向用于捕捉图像上的感受野,或者自然语言处理中用于定位关键token或者特征。 在Transformer 中抛弃了传统的 CNN 和 RNN,整个网络结构完全由 Scaled Dot Product Attention 和...
这里从 efficient attention 的最初形态开始,到 flash attention 2 结束,在经过 fully optimized 之后这两种算法本质上没有区别的。 整个scaled dot product attention 的原始过程可用 Fig-2 来表示,对于每一个 {B, H} 的 slice: Fig-2: scaled dot product attention 这里,把 V 看作一个 {v0, v1, ......
概述：本文提出了Transformer模型，其中包含了Scaled Dot-Product Attention机制，并解释了缩放因子的作用。S...
Scaled Dot-Product Attention scaled 是为了对query和k的长度不敏感 标量化版本 可学参数：q∈Rd,k∈...
在Scaled Dot-Product Attention中,每个输入单词的嵌入向量分别通过3个矩阵,和来分别得到Query向量(),Key向量()和Value向量()。 如图所示,Scaled Dot-Product Attention的计算过程可以分成7个步骤: 每个输入单词转化成嵌入向量。 根据嵌入向量得到 , , 三个向量。
在Scaled Dot-Product Attention中,每个输入单词的嵌入向量分别通过3个矩阵 , 和 来分别得到Query向量( ),Key向量( )和Value向量( )。 如图所示,Scaled Dot-Product Attention的计算过程可以分成7个步骤: 每个输入单词转化成嵌入向量。 根据嵌入向量得到 , , 三个向量。
当前文章为Transformer源码详细解读系列第一篇文章,主要讲解了搭建Scaled Dot-Product Attention。 1. 前言 在文章最后的部分会有当前文章使用过的一些方法的demo讲解,以便读者不用查阅更多的资料,通过本文一个链接就可以较好的了解如何实现Transformer。 本文将实现并讲解的部分 在第二节源码部分,将给出当前文章涉及到的...
scaled_dot_product_attention是一种统称,目前有三种实现方式: 1、xformers from xformers.ops import memory_efficient_attention memory_efficient_attention的重点就是节约显存。 2、Flash Attention from flash_attn import flash_attn_func, flash_attn_varlen_func flash attention可以支持varlen的实现。 3、torch...
这个题目可以说是 NLP 面试中一个高频出现的问题，基本上问到 Attention 或者 Transformers 的时候都会问...
Scaled Dot-Product Attention公式 Scaled Dot-Product Attention的计算步骤: 假设查询(query)和键(keys)是等长的,为dk。值(value)为dv。 1.将查询向量(query)和键向量(keys)作内积,求他们的余弦相似度(余弦相似度实际是内积的归一化)。 余弦相似度公式: ...