从上面的计算过程可知,decoder阶段只需要计算QiK[0,i−1]TV[0,i−1]+QiKiTVi 这里的Q只用到本次新增token对应的Qi;其中,K[0,i−1],V[0,i−1]是之前推理的中间值,可以放在缓存中复用 需要缓存的值:,K[0,i−1],V[0,i−1]和上一次attention计算的结果Atteni−1 然后计算QiK[0,i−1]...
详解Self-Attention的实现和训练过程,细节到每个运算。Notebook链接:https://colab.research.google.com/drive/1d7qfwr32lkq3hZEZ1jNaIJ7Rz8zLNkfl, 视频播放量 2012、弹幕量 2、点赞数 99、投硬币枚数 56、收藏人数 302、转发人数 22, 视频作者 青红皂白熊, 作者简介 AI
这个d_k就是k_dim,而softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k} } )就是Attention Score矩阵,我们来详细看下这个矩阵的计算过程。 如图5,计算attention score的主流方式有两种,在transformer的论文中,采用的是dot-product(因为不需要额外再去训练一个W矩阵,运算量更小),因此我们来重点关注一下dot-product。 图5: 计...
4-self-attention计算方法是卷王之王:B站大学自然语言处理(nlp)从入门到实践的第4集视频,该合集共计33集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
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...
最后一点,self-attention有一个致命的缺点,那就是它的计算量是很大的,尤其是多头的情况下,那么多个头每个进行计算时,时间和空间的复杂度都是O(n2),如果序列长度很长的话,会给gpu会带来很大的负担,因此关于如何减少self-attention的计算复杂性问题,有了很多的研究工作,比如sparse-attention。
Self-Attention: 不是输入语句和输出语句之间的Attention机制,而是输入语句内部元素之间或者输出语句内部元素之间发生的Attention机制。 例如在Transformer中在计算权重参数时,将文字向量转成对应的KQV,只需要在Source处进行对应的矩阵操作,用不到Target中的信息。
4. self-attention :其输入和输出和RNN一样,就是中间不一样. 如下图, b1到b4是同时计算出来, RNN的b4必须要等到b1计算完. Top~~ 二.Attention 1. 为什么要用attention model? The attention model用来帮助解决机器翻译在句子过长时效果不佳的问题。并且可以解决RNN难并行的问题. ...
在自注意力机制中，我们通过矩阵乘法计算输出向量[y1,y2, y3, y4]，其中V是值矩阵，而A’是相关性系数矩阵。值得注意的是，自注意力机制中的Wq、Wk和Wv是待学习的参数。三、Multi-head Self-attention自注意力机制虽能捕捉到相关性，但单一机制可能无法充分挖掘向量间的多元关系。为了更深入地探索这种相关性，...
计算步骤以一个例子来看Self-Attention的计算过程：首先定义3个1×4的input，然后通过权重矩阵生成key（橙色）、query（红色）和value（紫色）。接着计算注意力分数，对softmax进行归一化，形成加权值，最后将它们相加得到output。论文中的公式即反映了这个过程，其中除以[公式]是为了避免溢出和保持期望值为0...