Dot-Product 指的是 Q和K之间 通过计算点积作为相似度; Mask 可选择性 目的是将 padding的部分 填充负无穷,这样算softmax的时候这里就attention为0,从而避免padding带来的影响. Mask attention的思想是 掩盖掉部分内容,不参与 attention 的计算,或许是因为不需要,或许因为不存在,根据实际场景来; 不参与attention计算 ...
def dot_product_self_attention(q, k, v, scale=True): mask_size = q.shape[-2] mask = np.tril(np.ones((1, mask_size, mask_size), dtype=np.bool_), k=0) return DotProductAttention(q, k, v, mask, scale=scale) dot_product_self_attention(q, k, v)...
Causal Mask 一些问题 PyTorch 2.0 的主要 feature 是 compile,一起 release 的还有一个很重要的 feature 是 SDPA: Scaled Dot Product Attention 的优化。这个东西使用在 Transformer 的 MHA: multi-head attention 里面的。一共包含三个算法: Math: 把原始实现从 Python 挪到了 C++ Efficient Attention Flash Atte...
Scaled Dot-Product Attention是Transformer模型中的一种注意力机制,其作用是实现Multi-Head Attention。 Scaled Dot-Product Attention的计算方式如下: 计算Query矩阵Q、Key矩阵K的乘积,得到得分矩阵scores。 对得分矩阵scores进行缩放,即将其除以向量维度的平方根(np.sqrt(d_k))。 若存在Attention Mask,则将Attention ...
scaled_dot_product_attention(q, k, v, attn_mask=attn_mask) # Result became NaN print(f"{res1 - res3 = }") Output: res1 - res2 = tensor([[[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.]]]) res1 - res3 = tensor([[[nan, nan, nan, nan], [nan, nan, nan, nan]]])...
func scaledDotProductAttention( query queryTensor: MPSGraphTensor, key keyTensor: MPSGraphTensor, value valueTensor: MPSGraphTensor, mask maskTensor: MPSGraphTensor?, scale: Float, name: String? ) -> MPSGraphTensor Parameters queryTensor A tensor that represents t...
首先是用shape存储待mask的张量X的shape。 又是一个if-else语句,这个是用来处理valid_lens长度的,将valid_lens长度转化矩阵的行数。 当valid_lens是一维的时候进入if,将其转换为一个mask向量。解释一下,因为mini-batch的存在,所以传入的X一般是三维的,第一个维度是batch size,二三维度上的才是矩阵的大小。之前...
🚀 The feature, motivation and pitch It would still be great if torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention() supported setting both attn_mask and is_causal=True. In which case it ignores the upper triangular part of attn_mask and im...
attn_mask= torch.ones(L, S, dtype=torch.bool).tril(diagonal=0) Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 其中L 和 S 分别是查询长度和键/值长度。这使得除了左下三角形部分之外的所有部分都被屏蔽,该部分部分涉及过去的标记,而根本不涉及新的标记。这种因果模式是否不适合我的用例,或者我错过了什么?
SDPA 在处理因果掩码（Causal mask）时，通过在 s_i 缓存中应用掩码来减少不必要的 GEMM（矩阵乘法）运算，从而进一步提高性能。实际应用中，通过数据块化技术，可以显著提高处理效率。优化过程中遇到的挑战包括负载不平衡问题，需要平衡在不同维度（如批次、头部、数据块）上的并行处理，以确保性能均衡。