transformer 中针对 attention block 的 dropout 操作就紧跟在在 softmax 的后面。 llama在 dropout 阶段采取了一个叫做early dropout的方式,在训练步数前20%里面逐渐将 dropout 率从 10%~15% 降低到零,从实验结果来看模型的效果会更好。 (5)加权平均 加权平均,就是把 softmax 再经过 dropout 的结果(sequence_l...
如图,我们在使用mask将部分attention weights隐藏后,再用一个新的mask再隐藏部分weights,这一步骤就是dropout。 见代码: torch.manual_seed(123)dropout=torch.nn.Dropout(0.5)example
代码中的dropout,在论文中也有所解释,对输入layer_norm的tensor进行dropout,对模型的性能影响还是蛮大的。 代码中的参数 sub_layer ,可以是Feed Forward,也可以是Muti_head_Attention。 classAdd_Norm(nn.Module): def__init__(self): self.dropout = nn.Dropout(config.p) super(Add_Norm, self).__init__...
def __init__(self, sublayer: nn.Module, d_model: int, dropout: float = 0.1): """ sublayer: Multi-Head Attention module 或者 Feed Forward module的一个. 残差连接:上述两个module的输入x和module输出y相加,然后再进行归一化。 """ super().__init__() self.sublayer = sublayer self.norm ...
Self-Attention,自注意力机制,又称内部注意力机制,顾名思义,是一种将单个序列的不同位置关联起来以计算同一序列的表示的注意机制。 通过对注意力机制的学习我们知道,在一般任务的Encoder-Decoder框架中,输入Source和输出Target内容是不一样的,比如对于英-中机器翻译来说,Source是英文句子,Target是对应的翻译出的中文句...
self.dropout = nn.Dropout(config.attention_probs_dropout_prob) transposes and reshapes:这个函数主要是把维度大小为 [batch_size * seq_length * hidden_size] 的 q,k,v 向量变换成 [batch_size * num_attention_heads * seq_length * attention_head_size],便于后面做 Multi-Head Attention。
self-attention:我自己的词,和自己上下文进行计算 attention:与其他词进行计算 (2)Transformer细节 Input Embedding Queries Keys Values 以NLP中为例: x1、x2为embeding得到的结果 由x1与x1、x2之间的关系 x1 询问——Queries q1 问自己——回答k1——q1k1算内积 ...
一、Self-Attention概念详解 了解了模型大致原理,我们可以详细的看一下究竟Self-Attention结构是怎样的。其基本结构如下 对于self-attention来讲,Q(Query), K(Key), V(Value)三个矩阵均来自同一输入,首先我们要计算Q与K之间的点乘,然后为了防止其结果过大,会除以一个尺度标度 ,其中 为一个query和key向量的维度。
在模型的超参实验中可以看到,多头attention的超参h太小也不好,太大也会下降。整体更大的模型比小模型要好,使用dropout可以帮助过拟合。 作者还将这个模型应用到了句法分析任务上也取得了不错的结果。 最后我们看一下attention可视化的效果(这里不同颜色代表attention不同头的结果,颜色越深attention值越大)。可以看到...
一个正常的自注意【self attention】计算在计算某位置的时候允许模型关注其右边的信息,屏蔽式自注意力【masked self attention】则不能关注到右侧信息: 2、注意力机制的计算 我们再来看看,自注意力机制是如何做的,意义是什么。 在在生成某个单词之前,它会先让模型理解相关单词,这些相关单词可以解释某个单词的上下文,...