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...
总结:每个输入向量后面连接三个独立的隐藏层,并分别输出q,k,v三条向量,然后计算得到每条向量的输出,整个过程是并行计算的 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 ...
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...
self-attention还有一个进阶版本multi-head Self-attention。 我们之前找相关是通过q找相关的k,但是相关有很多不同的形式, 把qiqi乘以两个不同的矩阵得到qi,1,qi,2qi,1,qi,2,q有两个,那么对应的k和v也有两个 具体是怎么计算的呢 q1q1算attention分数的时候只需要管k1k1不需要管k2k2。
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。
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。