Self-attention的公式可以分为以下几个部分:查询(query)向量、键(key)向量、值(value)向量、注意力权重和输出。 首先,我们需要将输入序列经过线性变换得到三个向量:查询向量Q,键向量K和值向量V。这些向量通过对输入序列矩阵和线性变换矩阵进行乘法运算得到。具体的公式如下: Q=X某W_q K=X某W_k V=X某W_v ...
更具体的来说,我们看注意力机制公式: Attention(Q,K,V)=softmax(QKT√dk)VAttention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V 矩阵乘法: QKTQKT表示查询QQ和键KK的矩阵乘法。这个操作是可以完全并行的,因为你可以同时计算QQ中每一行与KTKT中每一列的点积。在实际的计算中,这通常是通过高效的线性代数库来实现的,这些库能够...
接下来首先要引出这个大名鼎鼎 Attention 计算公式,本文的内容也基本就是走一遍这个公式: Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V Transformer 论文中给出的结构是 Encoder-Decoder 架构,其中包含三个不同的 Attention 模块: https://arxiv.org/pdf/1706.03762 他们的区别如下: 但是现在主流的大语言模型都是基于Decoder...
接下来，我们利用归一化后的矩阵A'和值矩阵V，来计算每个输入向量a经过self-attention层后的输出向量b。将上述过程以矩阵形式进行表示，我们可以得到：对self-attention的操作过程进行简要概述，其输入为I，输出为O：矩阵Wq、Wk、Wv是self-attention操作中需要学习的关键参数。接下来，我们进一步探讨self-attention的进阶...
核心公式(Core): Attention(Q,K,V) = softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V 1.首先思考一个问题,什么是向量的内积? 其实这个问题我们在高中就学过,假设存在两个向量, \vec{A}=[x_1,y_1,z_1], \vec{B}=[x_2,y_2,z…
键值对Attention最核心的公式如下图。其实这一个公司中蕴含了很多个点,我们一个一个来讲,请各位跟随我的思路,从最核心的部分入手,细枝末节的部分就会豁然开朗。 Attention Function 上图是大名鼎鼎的Attention Function,第一眼看过去,哦,两个向量相乘除以一个像是normalization的向量的平方根,然后做一个softmax处理,...
下面详细讲述self-attention的计算过程 1. 首先,self-attention会计算出三个新的向量,在论文中,embedding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向量分别与一个矩阵相乘得到的结果,这个矩阵是随机初始化的,纬度是(512,64),并会随着BP过程,这三个参数矩阵会不断的进...
Self-attention机制通过计算查询(query)、键值对(key-value pair)之间的关联性来获取每个位置上的表示。 Self-attention的计算过程可以分为三个步骤:查询计算、关联性计算和加权求和。下面将详细介绍每个步骤及其对应的公式。 在查询计算中,我们通过将输入序列的每个位置的特征与查询向量进行内积得到查询的向量表示。查询...
二、self-attention的计算公式 1. 计算权重 对于输入序列中的每个元素,首先需要计算其与其他所有元素的相关度。这可以通过以下公式来实现: \[ E_{ij} = q(i) \cdot k(j) \] 其中,\( E_{ij} \) 表示元素i与元素j的相关度,\( q(i) \) 表示元素i的查询向量,\( k(j) \) 表示元素j的键向量。