我们可以给self-attention更多区分这样不同语义的能力,通过使用多个self attention(用r表示index),每个attention去关注不同的部分,我们称为attention heads.。每个权重用{W}_{q}^{r},{W}_{k}^{r},{W}_{v}^{r}。 对于input{x}_{i},每个attention head都会产生不同的output{y}_{i}^{r}。我们把它们...
k_dim和v_dim不一定要相等,但在transformer的原始论文中,采用的策略是,设num_heads为self-attention的头数,则: k\_dim = v\_dim = d\_model//num\_heads 上图所绘是num_heads = 1的情况。关于num_heads的概念,在本文的后面会详细解释。 (3)计算attention score 总结一下,到目前为止,对于某条输入序列...
我们得到一组attention score就表示q 与 各个k的相似性,分数越高,相关性越大,就会dominate 对应的输出结果b。之后把attention score与value相乘,然后把所有结果相加得到结果b。 举例来说 把序列A:={a1,a2}输入self attention模块, 得到 b1,b2,其中b1表示a1考虑了 整体输入的结果,也就是说在计算资源足够的情况下...
class Attention(nn.Module): def __init__(self, dim, # 输入token的dim num_heads=8, qkv_bias=False, qk_scale=None, attn_drop_ratio=0., proj_drop_ratio=0.): super(Attention, self).__init__() self.num_heads = num_heads head_dim = dim // num_heads self.scale = qk_scale or...
对于masked self attention,则将不参与计算的设置为0【也就是mask 矩阵】,可以得到完成后的attention值,如下: 4) multi head masked self attention的计算 上面,讲的还是单个注意力,那么如果要搞多组注意力,相当于从不同维度来算注意力,比如一组是词法上的,一组是句法上的,一组是情感上的。
FlashAttention:https:///abs/2205.14135 FlashAttention-v2:https:///abs/2307.08691 对输入句子进行嵌入操作 开始之前,我们先考虑以下输入句子:「Life is short, eat dessert first」。我们希望通过自注意力机制来处理它。类似于其它类型的用于处理文本的建模方法(比如使用循环神经网络或卷积神经网络),我们首先需要创建...
1 SelfAttention是什么? Self-Attention(自注意力)机制是深度学习领域的一种重要技术,尤其在自然语言处理(NLP)任务中得到广泛应用。它是 Transformer 架构的核心组成部分之一,由 Vaswani 等人在 2017 年提出的论文《Attention is All You Need》中首次介绍。Self-Attention 机制使模型能够在处理序列数据时关注到输入序列...
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_he...
Here, we propose a novel fully unsupervised parsing approach that extracts constituency trees from PLM attention heads. We rank transformer attention heads based on their inherent properties, and create an ensemble of high-ranking heads to produce the final tree. Our method is adaptable to low-...