5.4-self-attention计算方法1.mp4(P5)是2023B站最完整的【Transformer】入门到精通全套课程!清华大佬带你吃透Transformer,小白也能信手拈来!的第5集视频,该合集共计67集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
最后再经过一个输出矩阵W_o的线性变换,再经过一个残差连接层(和输入矩阵相加),attention block 的计算就结束了。 三、技术演进 为了极致压缩 KV cache 在推理过程中对显存的需求,从最初的MHA(Multi-head Attention)逐步又演进出了只需要一对 KV 的MQA(Multi-Query Attention)。 MQA虽然压缩了显存但是模型的效果...
1.Self-attention可以考虑全部的输入,而RNN似乎只能考虑之前的输入(左边)。但是当使用双向RNN的时候可以避免这一问题。 2.Self-attention可以容易地考虑比较久之前的输入,而RNN的最早输入由于经过了很多层网络的处理变得较难考虑。 3.Self-attention可以并行计算,而RNN不同层之间具有先后顺序。 1.Self-attention可以考虑...
首先,self-attention会计算出三个新的向量,在论文中,向量的维度是512维,我们把这三个向量分别称为Query、Key、Value,这三个向量是用embedding向量与一个矩阵相乘得到的结果,这个矩阵是随机初始化的,维度为(64,512)注意第二个维度需要和embedding的维度一样,其值在BP(反向传播)的过程中会一直进行更新,得到的这三...
Self-Attention的计算步骤: 1.输入序列的线性变换: 对于输入序列中的每个元素(如词向量),通过线性变换(即乘以权重矩阵)得到三个向量:Query(查询)、Key(键)、Value(值)。这三个向量分别代表了元素的查询角色、被比较角色和包含实际内容信息的角色。 2.计算注意力分数: 对于序列中的每个元...
2. Multi-head self- attention 多头即多组QKV矩阵,每个头输出一条向量 3. 位置编码 位置信息编码为向量,加到对应输入向量上,通过sin,cos方式产生,也可以学习产生 4. 和RNN的比较 效果上:RNN长期记忆遗忘 性能上:并行计算 5. Transformer结构 self-attention做concat(input, output)残差 ...
self-attention架构及计算细节 1、结构 self-attention其实就是一种结构,并且具备自己独特的参数计算方法,下面是self-attention的结构图,a1到a4其实可以认为是输入或者是隐含层某一层的输入,其实就是通过attention后输出维度相同的b1到b4,只是输出会考虑到a1到a4的关联关系。
Self-attention的公式可以分为三个步骤:计算查询项(Query)、键项(Key)和值项(Value)、以及计算注意力得分。 首先,我们需要从输入序列中计算查询项(Query)、键项(Key)和值项(Value)。对于输入序列中的每个位置i,我们可以使用线性变换矩阵来计算查询项、键项和值项: ``` Q_i=X_i*W_q K_i=X_i*W_k V...
8.4-self-attention计算方法是huggingface帮你高效释放产能!一个合集教大家如何预处理数据以及bert中文项目实战!别躺平了,来学新技能!-huggingface、bert实战、AI的第7集视频,该合集共计28集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
Self-attention 公式包括三个主要步骤:计算查询、键和值的表示。输入层首先将输入序列通过线性变换,得到查询 (query),键 (key) 和值 (value) 的表示。然后,通过计算查询与键的相似度得到注意力权重。最后,根据注意力权重和值的表示计算加权和。 首先,假设我们有一个输入序列X,其中X={x_1,x_2,...,x_n},...